論文の概要: Structsum Generation for Faster Text Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06837v2
• Date: Wed, 19 Jun 2024 09:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 05:48:32.024632
• Title: Structsum Generation for Faster Text Comprehension
• Title（参考訳）: 高速テキスト理解のための構造体生成
• Authors: Parag Jain, Andreea Marzoca, Francesco Piccinno,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を用いてテキストの構造化表現を生成するタスクについて検討する。 表やマインドマップを代表的モダリティとして重視する。 現在のモデルでは、構造的なアウトプットの生成に苦労しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.708842985809019
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the task of generating structured representations of text using large language models (LLMs). We focus on tables and mind maps as representative modalities. Tables are more organized way of representing data, while mind maps provide a visually dynamic and flexible approach, particularly suitable for sparse content. Despite the effectiveness of LLMs on different tasks, we show that current models struggle with generating structured outputs. In response, we present effective prompting strategies for both of these tasks. We introduce a taxonomy of problems around factuality, global and local structure, common to both modalities and propose a set of critiques to tackle these issues resulting in an absolute improvement in accuracy of +37pp (79%) for mind maps and +15pp (78%) for tables. To evaluate semantic coverage of generated structured representations we propose Auto-QA, and we verify the adequacy of Auto-QA using SQuAD dataset. We further evaluate the usefulness of structured representations via a text comprehension user study. The results show a significant reduction in comprehension time compared to text when using table (42.9%) and mind map (31.9%), without loss in accuracy.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を用いてテキストの構造化表現を生成するタスクについて検討する。 表やマインドマップを代表的モダリティとして重視する。 テーブルはデータ表現の組織的な方法であり、マインドマップは視覚的にダイナミックで柔軟なアプローチを提供し、特にスパースコンテンツに適している。 異なるタスクにおけるLLMの有効性にもかかわらず、現在のモデルが構造化出力の生成に苦労していることが示される。 そこで本研究では,これら2つのタスクに対して効果的なプロンプト戦略を提案する。 本稿では, 事実性, グローバル構造, 局所構造に関わる問題の分類法を導入し, これらの問題に対処するための一連の批判を提案し, その結果, 心の地図では+37pp (79%) , 表では+15pp (78%) の精度が絶対的に向上した。 生成した構造化表現のセマンティックカバレッジを評価するためにAuto-QAを提案し,SQuADデータセットを用いてAuto-QAの妥当性を検証する。 テキスト理解ユーザスタディにより,構造化表現の有用性をさらに評価する。 その結果、テーブル(42.9%)とマインドマップ(31.9%)を使用すると、精度を損なうことなく、テキストに比べて理解時間が大幅に短縮された。

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