論文の概要: On Context Utilization in Summarization with Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10570v6
• Date: Thu, 14 Nov 2024 06:09:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:22:35.467973
• Title: On Context Utilization in Summarization with Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた要約における文脈利用について
• Authors: Mathieu Ravaut, Aixin Sun, Nancy F. Chen, Shafiq Joty,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は抽象的な要約タスクに優れ、流動的で関連する要約を提供する。 最近の進歩は、100kトークンを超える長期入力コンテキストを扱う能力を拡張している。 要約における文脈利用と位置バイアスに関する最初の総合的研究を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.84459732796302
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) excel in abstractive summarization tasks, delivering fluent and pertinent summaries. Recent advancements have extended their capabilities to handle long-input contexts, exceeding 100k tokens. However, in question answering, language models exhibit uneven utilization of their input context. They tend to favor the initial and final segments, resulting in a U-shaped performance pattern concerning where the answer is located within the input. This bias raises concerns, particularly in summarization where crucial content may be dispersed throughout the source document(s). Besides, in summarization, mapping facts from the source to the summary is not trivial as salient content is usually re-phrased. In this paper, we conduct the first comprehensive study on context utilization and position bias in summarization. Our analysis encompasses 6 LLMs, 10 datasets, and 5 evaluation metrics. We introduce a new evaluation benchmark called MiddleSum on the which we benchmark two alternative inference methods to alleviate position bias: hierarchical summarization and incremental summarization. Our code and data can be found here: https://github.com/ntunlp/MiddleSum.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は抽象的な要約タスクに優れ、流動的で関連する要約を提供する。 最近の進歩は、100kトークンを超える長期入力コンテキストを扱う能力を拡張している。 しかし、質問への回答では、言語モデルは入力コンテキストの不均一な利用を示す。 彼らは、最初のセグメントと最後のセグメントを好む傾向があり、結果として、答えが入力内にある場所に関するU字型のパフォーマンスパターンをもたらす。 このバイアスは、特に重要なコンテンツがソース文書全体に分散されるような要約において、関心を喚起します。 さらに、要約において、ソースから要約への事実のマッピングは、通常、健全な内容が再記述されるため、簡単ではない。 本稿では,要約における文脈利用と位置バイアスに関する最初の総合的研究を行う。 分析対象は,LLM6つ,データセット10つ,評価指標5つである。 階層的な要約と漸進的な要約という,位置バイアスを軽減するための2つの代替推論手法をベンチマークした,MiddleSumと呼ばれる新しい評価ベンチマークを導入する。 私たちのコードとデータは以下の通りです。

関連論文リスト

• On Positional Bias of Faithfulness for Long-form Summarization [83.63283027830657]
  LLM(Large Language Models)は、長いコンテキスト設定において、入力の途中で情報に過小評価される位置バイアスを示すことが多い。 長文要約におけるこのバイアスの存在、その忠実性への影響、およびこのバイアスを軽減するための様々な技術について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T03:50:15Z)
• Towards Enhancing Coherence in Extractive Summarization: Dataset and Experiments with LLMs [70.15262704746378]
  我々は,5つの公開データセットと自然言語ユーザフィードバックのためのコヒーレントな要約からなる,体系的に作成された人間アノテーションデータセットを提案する。 Falcon-40BとLlama-2-13Bによる予備的な実験では、コヒーレントなサマリーを生成するという点で大幅な性能向上(10%ルージュ-L)が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T20:25:04Z)
• Source Identification in Abstractive Summarization [0.8883733362171033]
  生成された要約文に必須情報を含む入力文を$textitsource文として定義し、ソース文を解析して抽象的な要約がどのように作られるかを研究する。 我々は,複数の手法を比較し,タスクの強いベースラインを確立するために,自動ソース文検出を定式化する。 実験結果から, パープレキシティに基づく手法は, 比較的抽象的条件下では良好に動作し, 類似性に基づく手法は比較的抽出的条件下では頑健であることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T09:09:09Z)
• AugSumm: towards generalizable speech summarization using synthetic labels from large language model [61.73741195292997]
  抽象音声要約(SSUM)は、音声から人間に似た要約を生成することを目的としている。 従来のSSUMモデルは、主に、人間による注釈付き決定論的要約(英語版)を用いて訓練され、評価されている。 AugSummは,人間のアノテータが拡張要約を生成するためのプロキシとして,大規模言語モデル(LLM)を利用する手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T18:39:46Z)
• Element-aware Summarization with Large Language Models: Expert-aligned Evaluation and Chain-of-Thought Method [35.181659789684545]
  自動要約は、ソースドキュメントのキーアイデアを含む簡潔な要約を生成する。 CNN/DailyMailやBBC XSumからの引用は、主に幻覚と情報冗長性の点で騒々しい。 本稿では,LCMを段階的に生成するためにSumCoT(Slide Chain-of-Thought)手法を提案する。 実験結果から, ROUGE-L では, 最先端の微調整 PLM とゼロショット LLM を+4.33/+4.77 で上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T18:54:35Z)
• Evaluating the Factual Consistency of Large Language Models Through News Summarization [97.04685401448499]
  本稿では,要約タスクに着目したFIB(Factual Inconsistency Benchmark)と呼ばれる新しいベンチマークを提案する。 現実的に一貫した要約では、手作業で事実的に一貫したものとして検証する、人書きの参照要約を使用します。 現実的に矛盾しない要約に対して、我々は、事実的に矛盾しているとして手動で注釈付けした一連の要約モデルから要約を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-15T18:50:34Z)
• Summ^N: A Multi-Stage Summarization Framework for Long Input Dialogues and Documents [13.755637074366813]
  SummNは、典型的な事前訓練されたLMの最大文脈長よりも長いテキストを入力するための、シンプルで柔軟で効果的な多段階フレームワークである。 LMコンテキストサイズを固定したままステージ数を調整することで任意の長さの入力テキストを処理できる。 実験の結果,SummNは従来の最先端手法よりも有意に優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-16T06:19:54Z)
• Abstractive Summarization of Spoken and Written Instructions with BERT [66.14755043607776]
  本稿では,BERTSumモデルの最初の対話型言語への応用について述べる。 我々は多種多様な話題にまたがるナレーションビデオの抽象要約を生成する。 我々は、これをインテリジェントな仮想アシスタントの機能として統合し、要求に応じて文字と音声の両方の指導内容の要約を可能にすることを想定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-21T20:59:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。