从无查询摘要数据集生成查询聚焦摘要数据集
计算与语言
2026-05-08 v1 人工智能
摘要
大规模数据集在执行摘要任务时广泛使用，但可能不包含文档与摘要之间的查询。在寻找适用于查询聚焦摘要（QFS）的合适数据集时，我们确定了两个研究问题：是否可以从无查询的数据集自动生成基于证据的查询关键词？基于证据的查询生成是否支持 QFS 任务？本文提出了一个基于证据的模型，用于从无查询的数据集生成查询。为对模型进行内在评估，我们比较了原始查询与系统生成查询在两个 QFS 数据集之间的相似性。我们还使用不同的预训练模型，以及最先进（SOTA）QFS 模型，来衡量查询生成方法的外在性能。实验结果表明，使用基于证据的查询生成的摘要，其 ROUGE 分数与使用原始查询生成的摘要相当。
引用
@article{arxiv.2605.05392,
title = {Generating Query-Focused Summarization Datasets from Query-Free Summarization Datasets},
author = {Yllias Chali and Deen Abdullah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.05392},
year = {2026}
}
备注
7 pages, 1 figure