MeetingBank-QA-Summary는 Microsoft가 2024년에 발표한 회의 전사 텍스트의 질의응답 및 요약 생성을 위한 데이터셋으로, 관련 논문은 「LLMLingua-2: Data Distillation for Efficient and Faithful Task-Agnostic Prompt Compression」이며, 압축된 회의 전사 텍스트의 다운스트림 작업에서의 성능을 평가하는 것을 목표로 합니다.

이 데이터셋은 MeetingBank 테스트 세트에서 가져온 862개의 회의 전사 텍스트를 포함하며, 데이터 크기는 약 13.4MB이고, GPT-4가 생성한 요약 및 고품질 질의응답 쌍이 함께 제공됩니다.

데이터셋 구성

이 데이터셋은 다음과 같은 주요 필드와 구조를 포함합니다:

• idx : 샘플 인덱스.
• prompt: 회의 전사 텍스트로, 컨텍스트 입력으로 사용됩니다.
• QA_pairs : 질의응답 쌍을 포함하는 목록으로, 각 질의응답 쌍은 다음을 포함합니다:
• answer : 질문에 대한 답변.
• question: 전사 텍스트를 기반으로 생성된 질문.
• summary : 생성된 요약.
• gpt4_summary: GPT-4가 생성한 요약.

Citation

@inproceedings{pan2024llmlingua2,
    title={LLMLingua-2: Data Distillation for Efficient and Faithful Task-Agnostic Prompt Compression},
    author={Zhuoshi Pan and Qianhui Wu and Huiqiang Jiang and Menglin Xia and Xufang Luo and Jue Zhang and Qingwei Lin and Victor Rühle and Yuqing Yang and Chin-Yew Lin and H. Vicky Zhao and Lili Qiu and Dongmei Zhang},
    year={2024},
    booktitle = {Proceedings of the 62nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics},
    publisher = {Association for Computational Linguistics}
}