論文の概要: Counterfactual Debiasing for Generating Factually Consistent Text Summaries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10736v1
• Date: Thu, 18 May 2023 06:15:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 16:43:30.248101
• Title: Counterfactual Debiasing for Generating Factually Consistent Text Summaries
• Title（参考訳）: 事実的一貫性のあるテキスト要約を生成するための反事実的デバイアス
• Authors: Chenhe Dong, Yuexiang Xie, Yaliang Li, Ying Shen
• Abstract要約: 我々は,抽象的なテキスト要約のための因果グラフを構築し,事実的矛盾の本質的な原因を同定する。 本稿では,これらのバイアスの因果的影響を,非現実的推定によって緩和する,CoFactSumという脱バイアスフレームワークを提案する。 広く使われている2つの要約データセットの実験は、CoFactSumの有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.88138136539263
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite substantial progress in abstractive text summarization to generate fluent and informative texts, the factual inconsistency in the generated summaries remains an important yet challenging problem to be solved. In this paper, we construct causal graphs for abstractive text summarization and identify the intrinsic causes of the factual inconsistency, i.e., the language bias and irrelevancy bias, and further propose a debiasing framework, named CoFactSum, to alleviate the causal effects of these biases by counterfactual estimation. Specifically, the proposed CoFactSum provides two counterfactual estimation strategies, i.e., Explicit Counterfactual Masking with an explicit dynamic masking strategy, and Implicit Counterfactual Training with an implicit discriminative cross-attention mechanism. Meanwhile, we design a Debiasing Degree Adjustment mechanism to dynamically adapt the debiasing degree at each decoding step. Extensive experiments on two widely-used summarization datasets demonstrate the effectiveness of CoFactSum in enhancing the factual consistency of generated summaries compared with several baselines.
• Abstract（参考訳）: 流動的で情報的なテキストを生成するための抽象的テキスト要約の大幅な進歩にもかかわらず、生成した要約の事実的矛盾は、解決すべき重要な課題である。 本稿では,抽象的テキスト要約のための因果グラフを構築し,事実的不整合,すなわち言語バイアスと無関係バイアスの本質的原因を同定し,さらに,これらバイアスの因果効果を反事実的推定によって軽減するためのデバイアスフレームワークcofactsumを提案する。 特に,提案手法は,明示的な動的マスキング戦略による明示的偽マスキングと,暗黙的な識別的クロスコンタクト機構を用いた暗黙的偽マスキングの2つの反事実推定戦略を提供する。 一方、デコードステップ毎にデバイアス度を動的に適応させるデバイアス度調整機構を設計する。 広く使われている2つの要約データセットに関する広範囲な実験は、複数のベースラインと比較して生成した要約の事実整合性を高めるコファクサムの有効性を示している。

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