OpenAsp: A Benchmark for Multi-document Open Aspect-based Summarization

📄 arXiv: 2312.04440v1 📥 PDF

作者: Shmuel Amar, Liat Schiff, Ori Ernst, Asi Shefer, Ori Shapira, Ido Dagan

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-07

备注: EMNLP 2023

💡 一句话要点

OpenAsp：提出一个面向多文档开放式方面摘要的基准数据集，以应对真实场景下的信息需求。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 开放式方面摘要 多文档摘要 基准数据集 自然语言处理 文本摘要

📋 核心要点

  1. 现有方面摘要数据集主要集中于预定义方面或单文档，难以满足真实场景下用户开放式的特定信息需求。
  2. OpenAsp通过新颖的标注协议，从通用多文档摘要数据集中派生出开放方面数据集，构建更真实的基准。
  3. 实验表明，OpenAsp对现有摘要模型和大型语言模型构成挑战，突显了开放方面摘要任务的难度。

📝 摘要（中文）

近年来，自动摘要模型的性能得到了显著提升。然而，在满足现实场景中用户的特定信息需求方面仍然存在差距，尤其是在本文关注的基于特定方面的摘要设置中。以往针对此设置的数据集和研究主要集中于有限的预定义方面，仅关注单文档输入，或依赖于合成数据。为了推进对更真实场景的研究，我们引入了OpenAsp，这是一个用于多文档开放方面摘要的基准。该基准通过一种新颖且经济高效的标注协议创建，通过该协议，开放方面数据集是从现有的通用多文档摘要数据集中派生出来的。我们分析了OpenAsp的属性，展示了其高质量的内容。此外，我们表明，OpenAsp中实现的真实开放方面设置对当前最先进的摘要模型以及大型语言模型提出了挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多文档开放式方面摘要问题。现有方法主要集中在预定义的方面或单文档摘要，无法满足用户在真实场景中提出的开放式信息需求。此外，现有数据集通常是合成的，缺乏真实性和多样性，限制了模型在实际应用中的泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个更贴近真实场景的开放式方面摘要基准数据集。通过从现有的通用多文档摘要数据集中，利用一种新颖且经济高效的标注协议，派生出开放方面的数据集。这种方法避免了从头开始标注数据的巨大成本，并保证了数据集的多样性和真实性。

技术框架：OpenAsp的构建主要包含以下几个阶段：1) 选择现有的通用多文档摘要数据集作为基础；2) 设计一种标注协议，允许标注者从文档中提取开放式的方面；3) 对数据集进行标注，生成包含文档、方面和摘要的数据集；4) 对数据集进行分析，评估其质量和特性。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种从现有通用摘要数据集构建开放方面摘要数据集的新方法。这种方法显著降低了构建高质量开放方面摘要数据集的成本，并能够更好地模拟真实场景下的用户需求。此外，OpenAsp数据集本身也为研究人员提供了一个新的基准，用于评估和比较不同的摘要模型。

关键设计：标注协议是OpenAsp构建的关键。该协议需要指导标注者如何从文档中识别和提取开放式的方面，并确保标注的一致性和质量。具体的标注细节（例如，如何定义一个方面，如何判断一个方面是否重要等）在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过实验证明，OpenAsp数据集对现有的最先进摘要模型和大型语言模型提出了挑战。具体性能数据未知，但实验结果表明，现有模型在处理开放式方面摘要任务时仍存在不足，需要进一步的研究和改进。OpenAsp的提出为评估和比较不同摘要模型在开放式方面摘要任务上的性能提供了一个新的基准。

🎯 应用场景

OpenAsp数据集可以应用于各种需要根据用户特定信息需求生成摘要的场景，例如：新闻聚合、产品评论分析、科研文献综述等。该数据集能够促进开放式方面摘要技术的发展，帮助用户更高效地获取所需信息，提升用户体验。未来，可以进一步扩展OpenAsp数据集，例如增加更多领域的数据，或引入多语言数据。

📄 摘要（原文）

The performance of automatic summarization models has improved dramatically in recent years. Yet, there is still a gap in meeting specific information needs of users in real-world scenarios, particularly when a targeted summary is sought, such as in the useful aspect-based summarization setting targeted in this paper. Previous datasets and studies for this setting have predominantly concentrated on a limited set of pre-defined aspects, focused solely on single document inputs, or relied on synthetic data. To advance research on more realistic scenarios, we introduce OpenAsp, a benchmark for multi-document \textit{open} aspect-based summarization. This benchmark is created using a novel and cost-effective annotation protocol, by which an open aspect dataset is derived from existing generic multi-document summarization datasets. We analyze the properties of OpenAsp showcasing its high-quality content. Further, we show that the realistic open-aspect setting realized in OpenAsp poses a challenge for current state-of-the-art summarization models, as well as for large language models.