Large Language Models as Zero-Shot Keyphrase Extractors: A Preliminary Empirical Study

📄 arXiv: 2312.15156v2 📥 PDF

作者: Mingyang Song, Xuelian Geng, Songfang Yao, Shilong Lu, Yi Feng, Liping Jing

分类: cs.CL

发布日期: 2023-12-23 (更新: 2024-01-10)

备注: Technical Report, 6 pages

💡 一句话要点

探索大型语言模型在零样本关键词抽取中的应用潜力，发现其仍有提升空间。

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

关键词: 零样本学习 关键词抽取 大型语言模型 ChatGPT 提示学习

📋 核心要点

  1. 零样本关键词抽取因缺乏标注数据而极具挑战，现有方法难以在无监督环境下达到理想效果。
  2. 本文探索了直接提示大型语言模型（如ChatGPT）进行关键词抽取的可行性，旨在简化流程并降低标注成本。
  3. 实验结果表明，尽管大型语言模型展现出潜力，但在关键词抽取任务中仍有提升空间，性能不及现有SOTA模型。

📝 摘要（中文）

本文旨在研究大型语言模型（LLM），如ChatGPT，在零样本关键词抽取任务中的表现。零样本关键词抽取旨在构建无需人工标注数据训练的关键词抽取器，由于人工干预有限，因此具有挑战性。尽管如此，零样本设置能有效减少数据标注所需的时间和精力，因此具有重要价值。最近，预训练大型语言模型（如ChatGPT和ChatGLM）在零样本设置中表现出良好的性能，这启发我们探索基于提示的方法。通过实验结果发现，与现有的最先进的无监督和监督模型相比，ChatGPT在关键词抽取任务中仍有很大的改进空间。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零样本关键词抽取问题，即在没有任何人工标注数据的情况下，如何有效地从文本中提取关键词。现有方法要么依赖于大量标注数据进行训练（监督学习），要么依赖于复杂的无监督算法，这些方法在数据稀缺或领域迁移时表现不佳。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练大型语言模型（LLM）的强大语言理解和生成能力，通过精心设计的提示（Prompt）直接引导LLM进行关键词抽取，而无需任何额外的训练。这种方法旨在充分利用LLM的知识，实现高效的零样本关键词抽取。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择合适的预训练大型语言模型，例如ChatGPT。2) 设计有效的提示，引导LLM理解关键词抽取的任务目标。3) 将文本输入LLM，并结合设计的提示，生成候选关键词。4) 对生成的候选关键词进行后处理，例如去重、过滤等，得到最终的关键词抽取结果。

关键创新：该研究的关键创新在于直接利用大型语言模型进行零样本关键词抽取，避免了传统方法中对大量标注数据的依赖。通过提示工程，充分挖掘了LLM在知识迁移和泛化方面的潜力。

关键设计：论文的关键设计在于提示的设计。提示的设计需要充分考虑LLM的理解能力和生成偏好，例如，可以使用自然语言描述关键词抽取的任务目标，并提供一些示例，以帮助LLM更好地理解任务。此外，后处理步骤也至关重要，可以有效过滤掉LLM生成的噪声，提高关键词抽取的准确率。

📊 实验亮点

实验结果表明，直接提示ChatGPT进行关键词抽取虽然可行，但其性能与现有的最先进的无监督和监督模型相比仍有差距。这表明大型语言模型在关键词抽取任务中仍有很大的改进空间，未来的研究可以集中在如何更好地利用LLM的知识和能力，以及如何设计更有效的提示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于信息检索、文本摘要、自动问答等领域。在实际应用中，可以快速构建关键词抽取器，无需耗费大量人力物力进行数据标注。尤其是在新兴领域或数据稀缺场景下，该方法具有重要的应用价值和潜力，未来可进一步提升其性能，使其在更广泛的场景中发挥作用。

📄 摘要（原文）

Zero-shot keyphrase extraction aims to build a keyphrase extractor without training by human-annotated data, which is challenging due to the limited human intervention involved. Challenging but worthwhile, zero-shot setting efficiently reduces the time and effort that data labeling takes. Recent efforts on pre-trained large language models (e.g., ChatGPT and ChatGLM) show promising performance on zero-shot settings, thus inspiring us to explore prompt-based methods. In this paper, we ask whether strong keyphrase extraction models can be constructed by directly prompting the large language model ChatGPT. Through experimental results, it is found that ChatGPT still has a lot of room for improvement in the keyphrase extraction task compared to existing state-of-the-art unsupervised and supervised models.