ConVerSum: A Contrastive Learning-based Approach for Data-Scarce Solution of Cross-Lingual Summarization Beyond Direct Equivalents

📄 arXiv: 2408.09273v2 📥 PDF

作者: Sanzana Karim Lora, M. Sohel Rahman, Rifat Shahriyar

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-17 (更新: 2024-11-25)

💡 一句话要点

提出ConVerSum，利用对比学习解决跨语言摘要在数据稀缺场景下的难题。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 跨语言摘要 对比学习 数据稀缺 低资源语言 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有跨语言摘要方法在数据稀缺场景下表现不佳，缺乏有效利用低质量或无监督数据的方法。
  2. ConVerSum利用对比学习，通过生成多语言候选摘要并与参考摘要对比，学习跨语言语义表示。
  3. 实验表明，ConVerSum在低资源语言的跨语言摘要任务中优于现有方法和大型语言模型。

📝 摘要（中文）

跨语言摘要（CLS）是自然语言处理中一个复杂的分支，它要求模型能够准确地翻译和总结来自不同源语言的文章。尽管后续研究有所改进，但该领域仍然需要数据高效的解决方案以及有效的训练方法。据我们所知，当没有可用的高质量CLS数据时，目前还没有可行的CLS解决方案。在本文中，我们提出了一种新颖的数据高效方法ConVerSum，用于CLS，它利用对比学习的能力，基于给定的源文档生成不同语言的通用候选摘要，并将这些摘要与给定文档的参考摘要进行对比。之后，我们使用对比排序损失训练模型。然后，我们针对当前的方法严格评估所提出的方法，并将其与强大的大型语言模型（LLM）- Gemini、GPT 3.5和GPT 4o进行比较，证明我们的模型在低资源语言的CLS方面表现更好。这些发现代表了该领域的重大改进，为更高效和准确的跨语言摘要技术打开了大门。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决跨语言摘要（CLS）在数据稀缺情况下的问题。现有的CLS方法依赖于大量的平行语料库，但在低资源语言或特定领域中，高质量的CLS数据往往难以获取。这导致现有方法在这些场景下性能显著下降，无法有效利用非平行或低质量的数据。

核心思路：ConVerSum的核心思路是利用对比学习来学习跨语言的语义表示。通过生成不同语言的候选摘要，并将其与参考摘要进行对比，模型可以学习到不同语言之间共享的语义信息。这种方法不依赖于大量的平行数据，而是通过对比学习的方式，从非平行数据中提取有用的信息。

技术框架：ConVerSum的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多语言候选摘要生成器：基于源文档生成多种语言的候选摘要。2) 对比学习模块：将候选摘要与参考摘要进行对比，计算相似度得分。3) 对比排序损失：使用对比排序损失函数训练模型，使得与参考摘要更相似的候选摘要得分更高。

关键创新：ConVerSum的关键创新在于其利用对比学习来解决数据稀缺的跨语言摘要问题。与传统的依赖平行数据的CLS方法不同，ConVerSum可以通过对比学习的方式，从非平行数据中学习跨语言的语义表示，从而在数据稀缺的情况下也能取得较好的性能。此外，该方法还能够生成多种语言的候选摘要，从而提高摘要的多样性和质量。

关键设计：ConVerSum的关键设计包括：1) 使用Transformer模型作为多语言候选摘要生成器。2) 使用余弦相似度作为对比学习模块的相似度度量。3) 使用对比排序损失函数，鼓励模型将与参考摘要更相似的候选摘要排在前面。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ConVerSum在低资源语言的跨语言摘要任务中显著优于现有的方法和强大的大型语言模型（LLMs），如Gemini、GPT 3.5和GPT 4o。具体而言，ConVerSum在ROUGE指标上取得了显著的提升，尤其是在低资源语言上，证明了其在数据稀缺场景下的有效性。

🎯 应用场景

ConVerSum在低资源语言的机器翻译、跨语言信息检索、多语言内容生成等领域具有广泛的应用前景。该研究可以帮助用户快速获取不同语言信息的摘要，促进跨文化交流和信息共享。未来，该技术可以应用于自动生成多语言新闻摘要、产品描述等，提高信息传播效率。

📄 摘要（原文）

Cross-lingual summarization (CLS) is a sophisticated branch in Natural Language Processing that demands models to accurately translate and summarize articles from different source languages. Despite the improvement of the subsequent studies, This area still needs data-efficient solutions along with effective training methodologies. To the best of our knowledge, there is no feasible solution for CLS when there is no available high-quality CLS data. In this paper, we propose a novel data-efficient approach, ConVerSum, for CLS leveraging the power of contrastive learning, generating versatile candidate summaries in different languages based on the given source document and contrasting these summaries with reference summaries concerning the given documents. After that, we train the model with a contrastive ranking loss. Then, we rigorously evaluate the proposed approach against current methodologies and compare it to powerful Large Language Models (LLMs)- Gemini, GPT 3.5, and GPT 4o proving our model performs better for low-resource languages' CLS. These findings represent a substantial improvement in the area, opening the door to more efficient and accurate cross-lingual summarizing techniques.