論文の概要: Identifying Factual Inconsistencies in Summaries: Grounding Model Inference via Task Taxonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12821v2
• Date: Thu, 20 Jun 2024 03:45:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 05:19:10.117702
• Title: Identifying Factual Inconsistencies in Summaries: Grounding Model Inference via Task Taxonomy
• Title（参考訳）: 哺乳動物における現実的不整合の同定:タスク分類学による基底モデル推論
• Authors: Liyan Xu, Zhenlin Su, Mo Yu, Jin Xu, Jinho D. Choi, Jie Zhou, Fei Liu,
• Abstract要約: 事実的矛盾は、生成モデルによる忠実な要約にとって重要なハードルとなる。 我々は,要約中の不整合事実のキーエラータイプを集約し,ゼロショットと教師付きパラダイムの両方を容易にするためにそれらを組み込んだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.29181662640212
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Factual inconsistencies pose a significant hurdle for the faithful summarization by generative models. While a major direction to enhance inconsistency detection is to derive stronger Natural Language Inference (NLI) models, we propose an orthogonal aspect that underscores the importance of incorporating task-specific taxonomy into the inference. To this end, we consolidate key error types of inconsistent facts in summaries, and incorporate them to facilitate both the zero-shot and supervised paradigms of LLMs. Extensive experiments on ten datasets of five distinct domains suggest that, zero-shot LLM inference could benefit from the explicit solution space depicted by the error type taxonomy, and achieves state-of-the-art performance overall, surpassing specialized non-LLM baselines, as well as recent LLM baselines. We further distill models that fuse the taxonomy into parameters through our designed prompt completions and supervised training strategies, efficiently substituting state-of-the-art zero-shot inference with much larger LLMs.
• Abstract（参考訳）: 事実的矛盾は、生成モデルによる忠実な要約にとって重要なハードルとなる。 不整合検出を強化する主な方向は、より強力な自然言語推論(NLI)モデルを導出することであるが、我々は、タスク固有の分類学を推論に組み込むことの重要性を浮き彫りにする直交的な側面を提案する。 この目的のために,要約における不整合事実のキーエラータイプを整理し,ゼロショットと教師付きパラダイムの両方を容易にするためにそれらを組み込んだ。 5つの異なる領域の10つのデータセットに対する大規模な実験により、ゼロショットLEM推論は、エラータイプ分類によって表される明示的な解空間の恩恵を受け、最新のLLMベースラインと最近のLLMベースラインを超越して、全体的な最先端のパフォーマンスを達成する可能性が示唆された。 さらに、我々の設計した即時完了と教師付きトレーニング戦略を通じて、分類をパラメータに融合するモデルを蒸留し、最先端のゼロショット推論をはるかに大きなLLMで効率的に置き換える。

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