論文の概要: Extractive Summarization via ChatGPT for Faithful Summary Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04193v1
• Date: Sun, 9 Apr 2023 08:26:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 17:10:31.305399
• Title: Extractive Summarization via ChatGPT for Faithful Summary Generation
• Title（参考訳）: 忠実な要約生成のためのChatGPTによる抽出要約
• Authors: Haopeng Zhang, Xiao Liu, Jiawei Zhang
• Abstract要約: 最近のChatGPTの導入はNLPコミュニティに大きな関心を集めている。 本稿ではまず,ChatGPTの抽出要約における性能の徹底的な評価について述べる。 さらに,その性能向上のための文脈内学習と連鎖推論の有効性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.930704950433324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extractive summarization is a crucial task in natural language processing that aims to condense long documents into shorter versions by directly extracting sentences. The recent introduction of ChatGPT has attracted significant interest in the NLP community due to its remarkable performance on a wide range of downstream tasks. However, concerns regarding factuality and faithfulness have hindered its practical applications for summarization systems. This paper first presents a thorough evaluation of ChatGPT's performance on extractive summarization and compares it with traditional fine-tuning methods on various benchmark datasets. Our experimental analysis reveals that ChatGPT's extractive summarization performance is still inferior to existing supervised systems in terms of ROUGE scores. In addition, we explore the effectiveness of in-context learning and chain-of-thought reasoning for enhancing its performance. Furthermore, we find that applying an extract-then-generate pipeline with ChatGPT yields significant performance improvements over abstractive baselines in terms of summary faithfulness. These observations highlight potential directions for enhancing ChatGPT's capabilities for faithful text summarization tasks using two-stage approaches.
• Abstract（参考訳）: 抽出要約は自然言語処理において重要な課題であり,文を直接抽出することで,長い文書を短いバージョンにまとめることを目的としている。 最近のChatGPTの導入は、幅広い下流タスクにおける顕著なパフォーマンスのために、NLPコミュニティに大きな関心を集めている。 しかし、事実性や忠実性に関する懸念が要約システムへの実践的応用を妨げている。 本稿ではまず,ChatGPTの抽出要約における性能を徹底的に評価し,様々なベンチマークデータセットにおける従来の微調整手法と比較する。 実験により,ChatGPTの抽出要約性能は,ROUGEスコアの点で既存の教師システムに劣っていることが明らかとなった。 さらに,その性能向上のための文脈内学習と連鎖推論の有効性について検討した。 さらに,ChatGPTを用いた抽出列生成パイプラインの適用により,要約忠実度の観点から抽象的ベースラインよりも顕著な性能向上が得られた。 これらの観察は、2段階のアプローチを用いた忠実テキスト要約タスクにおけるChatGPTの能力向上のための潜在的方向性を明らかにする。

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