論文の概要: ChallengeMe: An Adversarial Learning-enabled Text Summarization Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.05084v1
• Date: Fri, 07 Feb 2025 16:59:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:58:23.896146
• Title: ChallengeMe: An Adversarial Learning-enabled Text Summarization Framework
• Title（参考訳）: ChallengeMe: 逆学習可能なテキスト要約フレームワーク
• Authors: Xiaoyu Deng, Ye Zhang, Tianmin Guo, Yongzhe Zhang, Zhengjian Kang, Hang Yang,
• Abstract要約: 本稿では,逆学習に基づくプロンプトフレームワークであるChallengeMeを構築した。 これには、生成プロンプト、評価プロンプト、フィードバック最適化の3つのケースドソリューションが含まれている。 テキスト要約タスクにおける混合ケーススタディの結果から,提案するフレームワークがより正確で流動的なテキスト要約を生成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.34943328546274
• License:
• Abstract: The astonishing performance of large language models (LLMs) and their remarkable achievements in production and daily life have led to their widespread application in collaborative tasks. However, current large models face challenges such as hallucination and lack of specificity in content generation in vertical domain tasks. Inspired by the contrast and classification mechanisms in human cognitive processes, this paper constructs an adversarial learning-based prompt framework named ChallengeMe, which includes three cascaded solutions: generation prompts, evaluation prompts, and feedback optimization. In this process, we designed seven core optimization dimensions and set the threshold for adversarial learning. The results of mixed case studies on the text summarization task show that the proposed framework can generate more accurate and fluent text summaries compared to the current advanced mainstream LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の驚くべきパフォーマンスと、生産と日常生活における顕著な成果は、共同作業に広く応用されている。 しかし、現在の大規模モデルは、幻覚や垂直領域タスクにおけるコンテンツ生成の特異性の欠如といった課題に直面している。 本稿では,人間の認知過程におけるコントラストと分類機構に着想を得て,生成プロンプト,評価プロンプト,フィードバック最適化の3つのカスケードソリューションを含む,逆学習に基づくプロンプトフレームワークであるChallengeMeを構築した。 このプロセスでは、7つのコア最適化次元を設計し、逆学習のしきい値を設定する。 テキスト要約タスクにおける混合ケーススタディの結果,提案するフレームワークは,現行の先進的なLCMと比較して,より正確で流動的なテキスト要約を生成可能であることが示された。

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