論文の概要: Optimizing Factual Accuracy in Text Generation through Dynamic Knowledge Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15711v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 02:22:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 15:04:19.792259
• Title: Optimizing Factual Accuracy in Text Generation through Dynamic Knowledge Selection
• Title（参考訳）: 動的知識選択によるテキスト生成における事実精度の最適化
• Authors: Hongjin Qian, Zhicheng Dou, Jiejun Tan, Haonan Chen, Haoqi Gu, Ruofei Lai, Xinyu Zhang, Zhao Cao, Ji-Rong Wen
• Abstract要約: 言語モデル(LM)は、私たちが情報と対話する方法に革命をもたらしたが、しばしば非現実的なテキストを生成する。 従来の手法では、外部知識をテキスト生成の参照として使用して事実性を高めるが、無関係な参照の知識の混在に苦慮することが多い。 本稿では,テキスト生成プロセスを反復処理に分割するDKGenを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.20871905457174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language models (LMs) have revolutionized the way we interact with information, but they often generate nonfactual text, raising concerns about their reliability. Previous methods use external knowledge as references for text generation to enhance factuality but often struggle with the knowledge mix-up(e.g., entity mismatch) of irrelevant references. Besides,as the length of the output text grows, the randomness of sampling can escalate, detrimentally impacting the factual accuracy of the generated text. In this paper, we present DKGen, which divide the text generation process into an iterative process. In each iteration, DKGen takes the input query, the previously generated text and a subset of the reference passages as input to generate short text. During the process, the subset is dynamically selected from the full passage set based on their relevance to the previously generated text and the query, largely eliminating the irrelevant references from input. To further enhance DKGen's ability to correctly use these external knowledge, DKGen distills the relevance order of reference passages to the cross-attention distribution of decoder. We train and evaluate DKGen on a large-scale benchmark dataset. Experiment results show that DKGen outperforms all baseline models.
• Abstract（参考訳）: 言語モデル(LM)は私たちが情報と対話する方法に革命をもたらしたが、しばしば非現実的なテキストを生成し、信頼性に関する懸念を提起する。 従来の手法では、テキスト生成の参照として外部知識を使用して事実性を高めるが、無関係な参照の知識の混合(例えばエンティティミスマッチ)にしばしば苦労する。 さらに、出力テキストの長さが大きくなると、サンプリングのランダム性がエスカレートし、生成されたテキストの事実精度に有害に影響を及ぼす。 本稿では,テキスト生成プロセスを反復プロセスに分割するdkgenを提案する。 各イテレーションにおいて、DKGenは入力クエリ、以前に生成されたテキスト、参照パスのサブセットを入力として、短いテキストを生成する。 処理中、サブセットは、予め生成されたテキストとクエリとの関係に基づいて、全文セットから動的に選択され、ほとんど関係のない参照を入力から排除する。 DKGenはこれらの外部知識を正しく活用する能力をさらに強化するため、参照パスの関連順序をデコーダのクロスアテンション分布に蒸留する。 大規模なベンチマークデータセットでDKGenをトレーニングし、評価する。 実験の結果、DKGenは全てのベースラインモデルより優れていた。

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