論文の概要: Salient Information Prompting to Steer Content in Prompt-based Abstractive Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02741v1
• Date: Thu, 3 Oct 2024 17:54:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 01:03:23.021991
• Title: Salient Information Prompting to Steer Content in Prompt-based Abstractive Summarization
• Title（参考訳）: プロンプトに基づく抽象要約におけるステアコンテンツへの有能な情報プロンプト
• Authors: Lei Xu, Mohammed Asad Karim, Saket Dingliwal, Aparna Elangovan,
• Abstract要約: 大規模言語モデル (LLMs) は、プロンプト技術を用いて、ドメイン間の流動的な要約を生成することができる。 キーフレーズをプロンプトに追加することで、ROUGE F1とリコールが改善されることを示す。 本稿では,有意なキーフレーズを抽出する軽量モデルであるKeyphrase Signal Extractor (SigExt)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9201947803787744
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) can generate fluent summaries across domains using prompting techniques, reducing the need to train models for summarization applications. However, crafting effective prompts that guide LLMs to generate summaries with the appropriate level of detail and writing style remains a challenge. In this paper, we explore the use of salient information extracted from the source document to enhance summarization prompts. We show that adding keyphrases in prompts can improve ROUGE F1 and recall, making the generated summaries more similar to the reference and more complete. The number of keyphrases can control the precision-recall trade-off. Furthermore, our analysis reveals that incorporating phrase-level salient information is superior to word- or sentence-level. However, the impact on hallucination is not universally positive across LLMs. To conduct this analysis, we introduce Keyphrase Signal Extractor (SigExt), a lightweight model that can be finetuned to extract salient keyphrases. By using SigExt, we achieve consistent ROUGE improvements across datasets and open-weight and proprietary LLMs without any LLM customization. Our findings provide insights into leveraging salient information in building prompt-based summarization systems.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、プロンプト技術を用いて、ドメイン間の流動的な要約を生成することができ、要約アプリケーションのためのモデルをトレーニングする必要がなくなる。 しかし、LLMが適切な詳細レベルと書き方で要約を生成するための効果的なプロンプトは、依然として課題である。 本稿では,ソース文書から抽出した有能な情報を用いて要約の促進を図る。 命令にキーフレーズを追加することで、ROUGE F1とリコールが改善され、生成された要約が参照とよりよく似ており、より完全であることが示される。 キーフレーズの数は、精度-リコールトレードオフを制御することができる。 さらに, 句レベルの有意情報の導入は, 単語レベルや文レベルよりも優れていることが明らかとなった。 しかし、幻覚に対する影響はLLM全体では肯定的ではない。 この分析を行うために,ケプラーゼシグナルエクストラクタ (SigExt) を導入した。 SigExtを使用することで、LLMをカスタマイズせずにデータセットとオープンウェイトでプロプライエタリなLLM間で一貫したROUGE改善を実現します。 本研究は,素早い要約システム構築における有能な情報の活用に関する知見を提供する。

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