論文の概要: Improved Beam Search for Hallucination Mitigation in Abstractive Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02712v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 02:33:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 15:30:53.596903
• Title: Improved Beam Search for Hallucination Mitigation in Abstractive Summarization
• Title（参考訳）: 抽象要約における幻覚緩和のためのビーム探索の改善
• Authors: Arvind Krishna Sridhar, Erik Visser
• Abstract要約: 本稿では,要約生成における幻覚の検出と防止を目的とした自然言語推論(NLI)の指標について検討する。 本研究では,入力コンテキストと要約モデル生成ビーム間の包含確率スコアを計算し,NLIを用いたビーム再ランク付け機構を提案する。 提案アルゴリズムは,XSumおよびCNN/DMデータセット上でバニラビームデコーディングを著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2538209532048867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advancement in large pretrained language models has significantly improved their performance for conditional language generation tasks including summarization albeit with hallucinations. To reduce hallucinations, conventional methods proposed improving beam search or using a fact checker as a postprocessing step. In this paper, we investigate the use of the Natural Language Inference (NLI) entailment metric to detect and prevent hallucinations in summary generation. We propose an NLI-assisted beam re-ranking mechanism by computing entailment probability scores between the input context and summarization model-generated beams during saliency-enhanced greedy decoding. Moreover, a diversity metric is introduced to compare its effectiveness against vanilla beam search. Our proposed algorithm significantly outperforms vanilla beam decoding on XSum and CNN/DM datasets.
• Abstract（参考訳）: 大きな事前訓練された言語モデルの進歩は、幻覚を伴う要約を含む条件付き言語生成タスクのパフォーマンスを著しく改善した。 幻覚を低減するため、ビーム探索の改善やファクトチェッカーを後処理ステップとして用いる方法が提案されている。 本稿では,要約生成における幻覚の検出と防止を目的とした自然言語推論(NLI)の指標について検討する。 本研究では, 入力コンテキストと要約モデル生成ビーム間の包含確率スコアを算定し, NLIを用いたビーム再分類機構を提案する。 さらに,バニラビームサーチの有効性を比較するために,多様性指標を導入した。 提案アルゴリズムは,XSumおよびCNN/DMデータセット上でバニラビームデコーディングを著しく上回っている。

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