SEACrowd/thai_sum

ThaiSum是一个用于泰语文本摘要的大规模语料库，来源于多个在线新闻网站，包括Thairath、ThaiPBS、Prachathai和The Standard。该数据集包含超过35万篇由记者撰写的文章和摘要对。

原始信息汇总

Thai Sum 数据集概述

基本信息

• 名称: Thai Sum
• 语言: 泰语 (tha)
• 任务类别: 摘要生成 (summarization)
• 标签: 摘要生成 (summarization)

数据集描述

• 来源: 从多个在线新闻网站（Thairath, ThaiPBS, Prachathai, The Standard）收集。
• 规模: 包含超过350,000对文章和摘要。

支持的任务

• 摘要生成

数据集版本

• 源版本: 1.0.0
• SEACrowd版本: 2024.06.20

许可证

• MIT

引用

• Thai Sum:

  @mastersthesis{chumpolsathien_2020, title={Using Knowledge Distillation from Keyword Extraction to Improve the Informativeness of Neural Cross-lingual Summarization}, author={Chumpolsathien, Nakhun}, year={2020}, school={Beijing Institute of Technology} }

• SEACrowd:

  @article{lovenia2024seacrowd, title={SEACrowd: A Multilingual Multimodal Data Hub and Benchmark Suite for Southeast Asian Languages}, author={Holy Lovenia and Rahmad Mahendra and Salsabil Maulana Akbar and Lester James V. Miranda and Jennifer Santoso and Elyanah Aco and Akhdan Fadhilah and Jonibek Mansurov and Joseph Marvin Imperial and Onno P. Kampman and Joel Ruben Antony Moniz and Muhammad Ravi Shulthan Habibi and Frederikus Hudi and Railey Montalan and Ryan Ignatius and Joanito Agili Lopo and William Nixon and Börje F. Karlsson and James Jaya and Ryandito Diandaru and Yuze Gao and Patrick Amadeus and Bin Wang and Jan Christian Blaise Cruz and Chenxi Whitehouse and Ivan Halim Parmonangan and Maria Khelli and Wenyu Zhang and Lucky Susanto and Reynard Adha Ryanda and Sonny Lazuardi Hermawan and Dan John Velasco and Muhammad Dehan Al Kautsar and Willy Fitra Hendria and Yasmin Moslem and Noah Flynn and Muhammad Farid Adilazuarda and Haochen Li and Johanes Lee and R. Damanhuri and Shuo Sun and Muhammad Reza Qorib and Amirbek Djanibekov and Wei Qi Leong and Quyet V. Do and Niklas Muennighoff and Tanrada Pansuwan and Ilham Firdausi Putra and Yan Xu and Ngee Chia Tai and Ayu Purwarianti and Sebastian Ruder and William Tjhi and Peerat Limkonchotiwat and Alham Fikri Aji and Sedrick Keh and Genta Indra Winata and Ruochen Zhang and Fajri Koto and Zheng-Xin Yong and Samuel Cahyawijaya}, year={2024}, eprint={2406.10118}, journal={arXiv preprint arXiv: 2406.10118} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ThaiSum数据集是为泰语文本摘要任务而构建的大规模语料库，其数据源自Thairath、ThaiPBS、Prachathai和The Standard等多家知名在线新闻网站。该数据集由记者撰写的超过35万对文章与摘要组成，确保了内容的高质量和专业性。构建过程中，研究者从这些新闻平台收集原始文章及其对应的摘要，经过清洗和标准化处理，形成了结构化的摘要数据集，为泰语自然语言处理研究提供了丰富的资源。

特点

ThaiSum数据集的核心特点在于其规模宏大且来源多样，涵盖超过35万对文章-摘要样本，覆盖多个新闻领域，增强了模型的泛化能力。所有摘要均由专业记者撰写，保证了摘要的准确性和信息密度，从而提升了数据集在训练摘要生成模型时的可靠性。此外，数据集采用MIT许可证发布，促进了学术和商业应用的广泛使用，并支持通过HuggingFace datasets库和SEACrowd库灵活加载。

使用方法

使用ThaiSum数据集时，研究者可通过HuggingFace的datasets库轻松加载，只需调用`load_dataset("SEACrowd/thai_sum", trust_remote_code=True)`即可获取数据。对于更高级的需求，可利用SEACrowd库进行定制化加载，例如通过`sc.load_dataset("thai_sum", schema="seacrowd")`或指定配置名称加载子集。该数据集专为文本摘要任务设计，适用于训练和评估泰语摘要模型，也可作为多语言摘要研究的基准数据。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理领域，文本摘要任务旨在将冗长的文档自动凝练为简洁且保留核心信息的摘要，对于信息检索、新闻聚合等应用具有重要价值。然而，泰语作为低资源语言，长期以来缺乏大规模、高质量的摘要数据集，制约了该语言摘要技术的进步。ThaiSum数据集由Nakhun Chumpolsathien于2020年在其硕士论文中创建，依托北京理工大学的研究背景，从泰国四大新闻网站（Thairath、ThaiPBS、Prachathai和The Standard）收集了超过35万对文章与摘要，这些摘要均由专业记者撰写，确保了数据质量与真实性。该数据集以MIT许可协议发布，并整合至SEACrowd数据枢纽中，为泰语文本摘要研究提供了关键资源，有力推动了东南亚低资源语言自然语言处理的发展。

当前挑战

ThaiSum数据集所解决的领域问题在于泰语文本摘要任务中高质量训练数据的匮乏，使得研究者能够基于大规模真实新闻数据开发与评估摘要模型，从而提升泰语自动摘要的准确性与流畅性。在构建过程中，数据集面临多重挑战：首先，数据采集需从多个新闻网站爬取，涉及不同网站的结构差异与反爬机制，增加了获取难度；其次，需确保文章与摘要的严格配对，并过滤掉不匹配或质量低下的样本，这对数据清洗与验证流程提出了高要求；此外，泰语作为分析型语言，缺乏明显的词边界，摘要生成需考虑词汇切分与语法结构的特殊性，增加了标注与处理的复杂性；最后，数据集版本管理（如SEACrowd整合后的统一格式）也需协调多方贡献，以保证可用性与可复现性。

常用场景

经典使用场景

Thai Sum数据集为泰语文本摘要研究提供了大规模、高质量的语料资源，涵盖Thairath、ThaiPBS、Prachathai和The Standard等多家主流新闻网站的逾35万篇新闻文章及其记者撰写的摘要。该数据集最经典的使用场景在于训练和评估基于神经网络的单文档摘要模型，特别是在低资源语言泰语的背景下，为序列到序列模型、预训练语言模型微调以及抽取式与生成式摘要方法的对比研究提供了坚实的基准平台。研究者能够借助这一丰富语料，深入探索泰语特有的语言结构、句法特征及篇章连贯性在摘要生成中的表现，从而推动泰语自然语言处理技术的进步。

解决学术问题

在学术研究层面，Thai Sum数据集有效解决了泰语摘要领域长期缺乏大规模、标准化的公开语料这一瓶颈问题。它使得研究者能够系统性地探讨跨语言摘要知识蒸馏、关键词提取增强摘要信息性以及低资源场景下的模型泛化能力等核心议题。通过提供记者撰写的高质量参考摘要，该数据集助力于量化评估自动摘要的忠实度、流畅性与信息覆盖度，推动了泰语文本摘要从规则驱动向数据驱动的范式转变。其发布还促进了东南亚语言自然语言处理的社区协作，为多语言、低资源语言的摘要研究树立了可复现的标杆。

衍生相关工作

Thai Sum数据集衍生了一系列具有影响力的相关工作，最典型的是Nakhun Chumpolsathien在其硕士论文中提出的利用关键词提取知识蒸馏提升神经跨语言摘要信息性的方法，该工作直接依托Thai Sum的语料资源。此外，SEACrowd项目将Thai Sum纳入其多语言多模态数据枢纽，构建了面向东南亚语言的基准测试套件，促进了跨语言摘要模型的统一评估。后续研究还基于该数据集探索了预训练语言模型（如mT5、XLM-R）在泰语摘要上的微调策略，以及对比学习、强化学习等先进技术在摘要生成中的应用，形成了从数据构建到模型优化的完整研究链条。