論文の概要: UMB@PerAnsSumm 2025: Enhancing Perspective-Aware Summarization with Prompt Optimization and Supervised Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11118v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 06:29:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 22:04:29.201662
• Title: UMB@PerAnsSumm 2025: Enhancing Perspective-Aware Summarization with Prompt Optimization and Supervised Fine-Tuning
• Title（参考訳）: UMB@PerAnsSumm 2025: Prompt OptimizationとSupervised Fine-Tuningによるパースペクティブ・アウェア・サマリゼーションの強化
• Authors: Kristin Qi, Youxiang Zhu, Xiaohui Liang,
• Abstract要約: 本稿では,パーアンサム共有タスク(PerAnsSumm Shared Task)について,パースペクティブ・スパン識別とパースペクティブ・アウェア・サマリゼーションを包含するアプローチを提案する。 スパン識別には、平均化によって3つのトランスフォーマーモデルを統合するアンサンブル学習を採用し、個々のモデルの強みを利用する。 要約のために、キーフレーズを組み込んだ一連のCoT(Chain-of-Thought)を設計し、要約生成を管理可能なステップに導く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.095763327154335
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present our approach to the PerAnsSumm Shared Task, which involves perspective span identification and perspective-aware summarization in community question-answering (CQA) threads. For span identification, we adopt ensemble learning that integrates three transformer models through averaging to exploit individual model strengths, achieving an 82.91% F1-score on test data. For summarization, we design a suite of Chain-of-Thought (CoT) prompting strategies that incorporate keyphrases and guide information to structure summary generation into manageable steps. To further enhance summary quality, we apply prompt optimization using the DSPy framework and supervised fine-tuning (SFT) on Llama-3 to adapt the model to domain-specific data. Experimental results on validation and test sets show that structured prompts with keyphrases and guidance improve summaries aligned with references, while the combination of prompt optimization and fine-tuning together yields significant improvement in both relevance and factuality evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コミュニティ質問応答(CQA)スレッドのパースペクティブ・スパン識別とパースペクティブ・アウェア・サマリゼーションを含むPerAnsSumm共有タスクを提案する。 スパン識別のために、平均化によって3つのトランスフォーマーモデルを統合するアンサンブル学習を採用し、テストデータ上で82.91%のF1スコアを達成する。 要約のために、キーフレーズを組み込んだ一連のCoT(Chain-of-Thought)を設計し、要約生成を管理可能なステップに導く。 DSPyフレームワークとLlama-3上の教師付き微調整(SFT)を用いて、モデルをドメイン固有のデータに適応させる。 検証とテストセットの実験結果から、キーフレーズとガイダンスによる構造化されたプロンプトは、参照に沿った要約を改善する一方、迅速な最適化と微調整の組み合わせは、関連性および事実性評価の指標に大きな改善をもたらすことが示された。

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