REVERSUM：一种多阶段检索增强生成方法用于通过个人叙事丰富维基百科中等知名人物的简介
计算与语言
2025-02-18 v1 信息检索
摘要
维基百科是获取广泛实体事实信息的重要资源。然而，关于较少知名实体的条目质量常常远低于知名人物的条目。本研究提出一种新方法，通过利用自传体和传记体个人叙事来丰富维基百科中B、C类人物简介的内容。我们采用多阶段检索增强生成技术——REVerSum，以实现对这些较少知名条目的信息丰富化。我们的研究表明，个人叙事能够显著提升维基百科条目的质量，为前人研究中未被充分利用的可靠信息来源。基于众包评估，REVerSum 生成的内容在融合原维基百科条目性和信息丰富性方面分别优于最佳基线方法，提升幅分别为17%和28.5%。代码与数据可在 https://github.com/sayantan11995/wikipedia_enrichment 获取。
引用
@article{arxiv.2502.12137,
title = {REVERSUM: A Multi-staged Retrieval-Augmented Generation Method to Enhance Wikipedia Tail Biographies through Personal Narratives},
author = {Sayantan Adak and Pauras Mangesh Meher and Paramita Das and Animesh Mukherjee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.12137},
year = {2025}
}
备注
Accepted at COLING2025 Industry Track