A Preliminary Empirical Study on Prompt-based Unsupervised Keyphrase Extraction

📄 arXiv: 2405.16571v1 📥 PDF

作者: Mingyang Song, Yi Feng, Liping Jing

分类: cs.CL

发布日期: 2024-05-26

备注: work in progress

💡 一句话要点

研究基于Prompt的无监督关键词抽取方法，揭示Prompt设计对性能的影响

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

关键词: 关键词抽取 Prompt工程 预训练语言模型 无监督学习 实证研究

📋 核心要点

  1. 现有基于Prompt的关键词抽取依赖人工设计的Prompt，缺乏系统性方法，需要大量人工干预和专业知识。
  2. 该研究通过实验分析不同Prompt设计对关键词抽取性能的影响，旨在揭示Prompt设计与性能之间的关系。
  3. 实验结果表明，Prompt的复杂性与性能并非线性相关，单个关键词的改变也会显著影响性能，长文档更适合复杂Prompt。

📝 摘要（中文）

预训练大型语言模型可以通过人为设计的Prompt来执行自然语言处理下游任务。然而，基于Prompt的方法通常需要“Prompt工程”，即设计不同的Prompt，这主要通过费力的人工试错完成，需要人工干预和专业知识。当构建基于Prompt的关键词抽取方法时，这是一个具有挑战性的问题。因此，我们研究了不同Prompt对关键词抽取任务的有效性，以验证精心挑选的Prompt对关键词抽取性能的影响。在六个基准关键词抽取数据集和不同的预训练大型语言模型上的大量实验结果表明：（1）设计复杂的Prompt不一定比设计简单的Prompt更有效；（2）设计的Prompt中单个关键词的变化会影响整体性能；（3）在面对长文档时，设计复杂的Prompt比设计简单的Prompt表现更好。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决无监督关键词抽取任务中，如何有效利用预训练语言模型（PLM）和Prompt工程的问题。现有方法依赖人工设计Prompt，缺乏理论指导，需要大量试错，且性能不稳定。痛点在于Prompt设计的高度依赖人工经验，难以自动化和泛化。

核心思路：论文的核心思路是通过实证研究，系统性地分析不同Prompt设计策略对关键词抽取性能的影响。通过对比不同复杂度和结构的Prompt，以及改变Prompt中的关键token，来揭示Prompt设计与性能之间的关系，为后续Prompt工程提供指导。

技术框架：该研究采用实验驱动的方法，主要流程如下：1）选择多个基准关键词抽取数据集；2）设计不同类型的Prompt，包括简单Prompt和复杂Prompt；3）使用不同的预训练语言模型（PLM），如BERT等；4）在数据集上进行关键词抽取实验，评估不同Prompt的性能；5）分析实验结果，总结Prompt设计对性能的影响规律。

关键创新：该研究的关键创新在于对Prompt设计进行了系统的实证研究，而非仅仅依赖人工经验。通过实验揭示了Prompt复杂性、关键词选择等因素对关键词抽取性能的影响，为Prompt工程提供了数据支持和理论指导。

关键设计：论文的关键设计包括：1）设计了多种不同复杂度的Prompt模板，例如简单Prompt可能只包含一个关键词，而复杂Prompt可能包含多个关键词和上下文信息；2）通过改变Prompt中的单个关键词，例如将“keywords”替换为“key phrases”，来观察性能变化；3）使用了多个基准数据集和预训练语言模型，以保证实验结果的泛化性。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

实验结果表明，复杂Prompt不一定优于简单Prompt，Prompt中单个关键词的改变会显著影响性能。在长文档上，复杂Prompt表现更好。这些发现挑战了以往对Prompt工程的认知，为未来的Prompt设计提供了重要参考。

🎯 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。通过优化Prompt设计，可以提高关键词抽取的准确性和效率，从而提升下游任务的性能。未来的研究可以探索自动化Prompt生成方法，减少人工干预，进一步提升关键词抽取的实用性。

📄 摘要（原文）

Pre-trained large language models can perform natural language processing downstream tasks by conditioning on human-designed prompts. However, a prompt-based approach often requires "prompt engineering" to design different prompts, primarily hand-crafted through laborious trial and error, requiring human intervention and expertise. It is a challenging problem when constructing a prompt-based keyphrase extraction method. Therefore, we investigate and study the effectiveness of different prompts on the keyphrase extraction task to verify the impact of the cherry-picked prompts on the performance of extracting keyphrases. Extensive experimental results on six benchmark keyphrase extraction datasets and different pre-trained large language models demonstrate that (1) designing complex prompts may not necessarily be more effective than designing simple prompts; (2) individual keyword changes in the designed prompts can affect the overall performance; (3) designing complex prompts achieve better performance than designing simple prompts when facing long documents.