Beyond Relevant Documents: A Knowledge-Intensive Approach for Query-Focused Summarization using Large Language Models
作者: Weijia Zhang, Jia-Hong Huang, Svitlana Vakulenko, Yumo Xu, Thilina Rajapakse, Evangelos Kanoulas
分类: cs.CL, cs.IR
发布日期: 2024-08-19
备注: Accepted by the 27th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2024)
💡 一句话要点
提出一种知识密集型查询聚焦摘要方法，解决传统方法依赖相关文档的局限性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 查询聚焦摘要 知识密集型 大型语言模型 信息检索 自然语言处理
📋 核心要点
- 传统查询聚焦摘要方法依赖于预先存在的相关文档，这在专业领域或缺乏相关文档的情况下存在局限性。
- 论文提出一种知识密集型方法，通过从大规模知识库中检索相关文档，再利用大型语言模型生成摘要。
- 实验结果表明，该方法在没有初始相关文档的情况下，也能生成准确的摘要，具有更广泛的适用性。
📝 摘要（中文）
查询聚焦摘要（QFS）是自然语言处理中的一项基础任务，在搜索引擎和报告生成等领域有着广泛的应用。然而，传统方法假设存在相关的文档，这在实际场景中可能并不总是成立，尤其是在高度专业化的主题中。为了解决这一局限性，我们提出了一种新颖的知识密集型方法，将QFS重新定义为知识密集型任务。该方法包括两个主要组成部分：检索模块和摘要控制器。检索模块基于给定的文本查询，从大规模知识语料库中高效检索潜在的相关文档，从而消除了对预先存在的文档集的依赖。摘要控制器将强大的基于大型语言模型（LLM）的摘要器与精心设计的提示无缝集成，确保生成的摘要全面且与查询相关。为了评估我们方法的有效性，我们创建了一个新的数据集，以及人工标注的相关性标签，以促进对检索和摘要性能的全面评估。大量的实验表明了我们方法的优越性能，特别是它能够在不依赖初始相关文档的情况下生成准确的摘要。这突显了我们方法的多功能性和在各种查询场景中的实际适用性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决查询聚焦摘要任务中，传统方法依赖于预先存在的相关文档的问题。在许多实际场景中，特别是对于专业领域或新兴话题，很难获得高质量的相关文档，这限制了传统方法的应用。现有方法无法有效处理缺乏相关文档的情况，导致摘要质量下降甚至无法生成摘要。
核心思路：论文的核心思路是将查询聚焦摘要任务重新定义为知识密集型任务。通过利用大规模知识库，首先检索与查询相关的文档，然后利用大型语言模型对检索到的文档进行摘要。这种方法的核心在于将文档检索和摘要生成两个步骤解耦，从而避免了对预先存在的相关文档的依赖。
技术框架：该方法包含两个主要模块：检索模块和摘要控制器。检索模块负责从大规模知识库中检索与查询相关的文档。摘要控制器则利用大型语言模型，根据检索到的文档和查询生成摘要。整个流程如下：用户输入查询 -> 检索模块检索相关文档 -> 摘要控制器生成摘要 -> 输出摘要结果。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将查询聚焦摘要任务与知识库检索相结合，从而摆脱了对预先存在的相关文档的依赖。这种方法使得查询聚焦摘要任务可以在更广泛的场景下应用，尤其是在缺乏相关文档的情况下。此外，利用大型语言模型进行摘要生成，可以提高摘要的质量和准确性。
关键设计：检索模块可能采用基于向量相似度的检索方法，例如使用预训练的Transformer模型对查询和知识库文档进行编码，然后计算向量相似度进行检索。摘要控制器则使用大型语言模型，例如GPT-3或T5，并采用精心设计的提示（Prompt）来引导模型生成与查询相关的摘要。具体的提示设计可能包括指定摘要的长度、风格和重点等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文创建了一个新的数据集，并进行了人工标注，用于评估检索和摘要性能。实验结果表明，该方法在没有初始相关文档的情况下，也能生成准确的摘要，优于传统方法。具体的性能提升数据未知，但论文强调了该方法在各种查询场景下的多功能性和实际适用性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种场景，如智能搜索引擎、自动报告生成、问答系统等。尤其在专业领域或新兴话题中，该方法能够有效生成高质量的摘要，帮助用户快速获取所需信息。未来，该方法有望应用于更广泛的知识发现和信息整合领域，提升信息检索和利用的效率。
📄 摘要（原文）
Query-focused summarization (QFS) is a fundamental task in natural language processing with broad applications, including search engines and report generation. However, traditional approaches assume the availability of relevant documents, which may not always hold in practical scenarios, especially in highly specialized topics. To address this limitation, we propose a novel knowledge-intensive approach that reframes QFS as a knowledge-intensive task setup. This approach comprises two main components: a retrieval module and a summarization controller. The retrieval module efficiently retrieves potentially relevant documents from a large-scale knowledge corpus based on the given textual query, eliminating the dependence on pre-existing document sets. The summarization controller seamlessly integrates a powerful large language model (LLM)-based summarizer with a carefully tailored prompt, ensuring the generated summary is comprehensive and relevant to the query. To assess the effectiveness of our approach, we create a new dataset, along with human-annotated relevance labels, to facilitate comprehensive evaluation covering both retrieval and summarization performance. Extensive experiments demonstrate the superior performance of our approach, particularly its ability to generate accurate summaries without relying on the availability of relevant documents initially. This underscores our method's versatility and practical applicability across diverse query scenarios.