Systematic Task Exploration with LLMs: A Study in Citation Text Generation
作者: Furkan Şahinuç, Ilia Kuznetsov, Yufang Hou, Iryna Gurevych
分类: cs.CL
发布日期: 2024-07-04
备注: Accepted to ACL 2024 (Main)
💡 一句话要点
提出基于LLM的引文文本生成研究框架，系统探索任务定义与评估方法。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 引文文本生成 大型语言模型 自然语言生成 任务探索 评估指标
📋 核心要点
- 引文文本生成任务缺乏统一的任务定义和评估标准，阻碍了基于LLM的有效研究。
- 论文提出包含输入操纵、参考数据和输出评估的三组件框架，系统探索引文生成任务。
- 实验结果表明，任务指令和输入配置对LLM性能影响显著，不同评估指标间存在复杂关系。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）在定义和执行复杂的、创造性的自然语言生成（NLG）任务方面带来了前所未有的灵活性。然而，这种灵活性也带来了新的挑战，因为它在制定任务输入、指令和评估模型性能方面引入了新的自由度。为了促进创造性NLG任务的探索，我们提出了一个由三个部分组成的研究框架，包括系统性的输入操作、参考数据和输出测量。我们使用这个框架来探索引文文本生成——一个流行的学术NLP任务，该任务在任务定义和评估指标上缺乏共识，并且尚未在LLM范式中得到解决。我们的结果强调了在提示LLM时系统地研究任务指令和输入配置的重要性，并揭示了用于引文文本生成的不同评估指标之间存在的非平凡关系。额外的人工生成和人工评估实验为该任务提供了新的定性见解，以指导未来在引文文本生成方面的研究。我们公开了我们的代码和数据。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决引文文本生成任务中任务定义和评估标准不明确的问题。现有的引文生成方法通常依赖于特定的数据集和评估指标，缺乏通用性和可比性，难以充分利用LLM的潜力。此外，如何有效地利用LLM生成高质量的引文文本也是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是构建一个系统性的研究框架，通过对输入、参考数据和输出进行系统性的操纵和评估，来探索LLM在引文文本生成任务中的表现。该框架旨在揭示任务定义、输入配置和评估指标之间的关系，从而为未来的研究提供指导。
技术框架：该研究框架包含三个主要组成部分：1) 系统性的输入操纵：通过改变任务指令和输入配置，探索LLM对不同任务设置的敏感性。2) 参考数据：构建高质量的参考数据集，用于评估LLM生成的引文文本。3) 输出测量：采用多种评估指标，包括自动评估指标和人工评估，来全面评估LLM的性能。
关键创新：该研究的关键创新在于提出了一个系统性的研究框架，用于探索LLM在引文文本生成任务中的表现。该框架不仅可以用于评估现有的LLM，还可以用于指导未来的模型设计和任务定义。此外，论文还揭示了任务指令、输入配置和评估指标之间的复杂关系，为引文文本生成任务的研究提供了新的见解。
关键设计：在输入操纵方面，论文探索了不同的任务指令，例如生成摘要式引文和抽取式引文。在输入配置方面，论文考虑了不同的输入信息，例如论文标题、作者和摘要。在输出测量方面，论文采用了多种自动评估指标，例如BLEU、ROUGE和BERTScore，以及人工评估，例如流畅性、相关性和信息量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，任务指令和输入配置对LLM的引文生成性能有显著影响。例如，更详细的任务指令可以提高生成文本的质量。此外，不同评估指标之间存在非平凡的关系，例如BERTScore与人工评估的相关性高于BLEU和ROUGE。人工评估结果表明，LLM生成的引文文本在流畅性和相关性方面表现良好，但在信息量方面仍有提升空间。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于学术论文写作辅助、文献综述自动生成、科研成果推荐等领域。通过优化LLM的引文生成能力，可以提高科研人员的工作效率，促进学术交流和知识传播。未来，该框架可推广到其他创造性NLG任务中。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) bring unprecedented flexibility in defining and executing complex, creative natural language generation (NLG) tasks. Yet, this flexibility brings new challenges, as it introduces new degrees of freedom in formulating the task inputs and instructions and in evaluating model performance. To facilitate the exploration of creative NLG tasks, we propose a three-component research framework that consists of systematic input manipulation, reference data, and output measurement. We use this framework to explore citation text generation -- a popular scholarly NLP task that lacks consensus on the task definition and evaluation metric and has not yet been tackled within the LLM paradigm. Our results highlight the importance of systematically investigating both task instruction and input configuration when prompting LLMs, and reveal non-trivial relationships between different evaluation metrics used for citation text generation. Additional human generation and human evaluation experiments provide new qualitative insights into the task to guide future research in citation text generation. We make our code and data publicly available.