論文の概要: Falsesum: Generating Document-level NLI Examples for Recognizing Factual Inconsistency in Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06009v1
• Date: Thu, 12 May 2022 10:43:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-05-13 20:21:57.718417
• Title: Falsesum: Generating Document-level NLI Examples for Recognizing Factual Inconsistency in Summarization
• Title（参考訳）: Falsesum:要約におけるFactual Unconsistency認識のための文書レベルのNLI例の生成
• Authors: Prasetya Ajie Utama, Joshua Bambrick, Nafise Sadat Moosavi, Iryna Gurevych
• Abstract要約: 高品質なタスク指向の例でトレーニングデータを拡張した場合,NLIモデルがこのタスクに有効であることを示す。 我々は、制御可能なテキスト生成モデルを利用して、人間の注釈付き要約を摂動させるデータ生成パイプラインであるFalsesumを紹介した。 本研究では,Falsesumを付加したNLIデータセットでトレーニングしたモデルにより,4つのベンチマークを用いて,要約における事実整合性を検出することにより,最先端のパフォーマンスが向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.21819285337555
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural abstractive summarization models are prone to generate summaries which are factually inconsistent with their source documents. Previous work has introduced the task of recognizing such factual inconsistency as a downstream application of natural language inference (NLI). However, state-of-the-art NLI models perform poorly in this context due to their inability to generalize to the target task. In this work, we show that NLI models can be effective for this task when the training data is augmented with high-quality task-oriented examples. We introduce Falsesum, a data generation pipeline leveraging a controllable text generation model to perturb human-annotated summaries, introducing varying types of factual inconsistencies. Unlike previously introduced document-level NLI datasets, our generated dataset contains examples that are diverse and inconsistent yet plausible. We show that models trained on a Falsesum-augmented NLI dataset improve the state-of-the-art performance across four benchmarks for detecting factual inconsistency in summarization. The code to obtain the dataset is available online at https://github.com/joshbambrick/Falsesum
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの抽象要約モデルは、ソースドキュメントと事実上矛盾する要約を生成する傾向があります。 これまでの研究は、自然言語推論(NLI)の下流適用として、そのような事実的矛盾を認識するタスクを導入してきた。 しかし、現状のNLIモデルは、ターゲットタスクに一般化できないため、この文脈では不十分である。 本研究では,学習データを高品質なタスク指向の例で拡張した場合に,NLIモデルがこのタスクに有効であることを示す。 我々は,人間の注釈付き要約を乱すための制御可能なテキスト生成モデルを活用したデータ生成パイプラインであるfalsesumを導入する。 これまで導入されたドキュメントレベルのnliデータセットと異なり、生成されたデータセットには、多様で一貫性のない、しかも妥当な例が含まれています。 本研究では,Falsesumを付加したNLIデータセットでトレーニングしたモデルを用いて,4つのベンチマークを用いて,要約における事実整合性を検出する。 データセットを取得するコードはhttps://github.com/joshbambrick/falsesumで入手できる。

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