論文の概要: SummIt: Iterative Text Summarization via ChatGPT

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14835v2
• Date: Mon, 9 Oct 2023 07:26:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 12:14:25.742447
• Title: SummIt: Iterative Text Summarization via ChatGPT
• Title（参考訳）: SummIt: ChatGPTによる反復的なテキスト要約
• Authors: Haopeng Zhang, Xiao Liu, Jiawei Zhang
• Abstract要約: 本稿では,ChatGPTのような大規模言語モデルに基づく反復的なテキスト要約フレームワークSummItを提案する。 我々のフレームワークは、自己評価とフィードバックによって生成された要約を反復的に洗練することを可能にする。 また, 繰り返し改良の有効性を検証し, 過補正の潜在的な問題を特定するために, 人間の評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.966825834765814
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text summarization systems have made significant progress in recent years, but typically generate summaries in one single step. However, the one-shot summarization setting is sometimes inadequate, as the generated summary may contain hallucinations or overlook essential details related to the reader's interests. This paper addresses this limitation by proposing SummIt, an iterative text summarization framework based on large language models like ChatGPT. Our framework enables the model to refine the generated summary iteratively through self-evaluation and feedback, resembling humans' iterative process when drafting and revising summaries. Furthermore, we explore the potential benefits of integrating knowledge and topic extractors into the framework to enhance summary faithfulness and controllability. We automatically evaluate the performance of our framework on three benchmark summarization datasets. We also conduct a human evaluation to validate the effectiveness of the iterative refinements and identify a potential issue of over-correction.
• Abstract（参考訳）: テキスト要約システムは近年大きく進歩しているが、通常は1つのステップで要約を生成する。 しかし、生成した要約には幻覚が含まれたり、読者の興味にかかわる重要な詳細を見落としたりする可能性があるため、ワンショットの要約設定は不適切であることがある。 本稿では,ChatGPT のような大規模言語モデルに基づく反復的なテキスト要約フレームワーク SummIt を提案する。 このフレームワークにより,生成した要約を自己評価とフィードバックを通じて反復的に洗練することができる。 さらに,本フレームワークに知識とトピック抽出器を統合することにより,要約忠実度と可制御性を向上する可能性についても検討する。 3つのベンチマーク要約データセット上で,フレームワークの性能を自動評価する。 また,反復的改良の有効性を検証し,過補正の潜在的な問題を特定するために人的評価を行う。

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