Salient Information Prompting to Steer Content in Prompt-based Abstractive Summarization

📄 arXiv: 2410.02741v2 📥 PDF

作者: Lei Xu, Mohammed Asad Karim, Saket Dingliwal, Aparna Elangovan

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-10-03 (更新: 2024-12-02)

备注: Accepted to EMNLP 2024 Industry Track. Code available at https://github.com/amazon-science/SigExt

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出显著信息提示以优化基于提示的抽象摘要生成

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

关键词: 摘要生成 显著信息 关键短语提取 大型语言模型 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有的提示技术在引导大型语言模型生成合适的摘要时面临挑战，尤其是在细节和写作风格方面。
  2. 本文提出通过从源文档中提取显著信息，特别是关键短语，来增强摘要提示，从而提高生成摘要的质量。
  3. 实验结果表明，使用关键短语可以显著提高ROUGE指标，且短语级信息的引入优于其他级别的信息提取。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）能够通过提示技术生成流畅的摘要，减少了为摘要应用训练模型的需求。然而，设计有效的提示以引导LLMs生成适当细节和写作风格的摘要仍然是一项挑战。本文探讨了从源文档中提取的显著信息在增强摘要提示中的应用。研究表明，在提示中添加关键短语可以提高ROUGE F1和召回率，使生成的摘要更接近参考摘要且更为完整。关键短语的数量可以控制精确度与召回率之间的权衡。此外，分析结果显示，短语级显著信息的引入优于词级或句子级的信息。然而，对幻觉的影响在不同LLMs中并不一致。为此，本文提出了关键短语信号提取器（SigExt），一个轻量级模型，可微调以提取显著关键短语。使用SigExt，我们在多个数据集和开放权重及专有LLMs上实现了一致的ROUGE提升，而无需对LLMs进行定制。我们的发现为利用显著信息构建基于提示的摘要系统提供了新的见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决如何有效设计提示以引导大型语言模型生成高质量摘要的问题。现有方法在生成摘要时常常缺乏适当的细节和风格，导致生成内容的质量不高。

核心思路：论文的核心思路是利用从源文档中提取的显著信息，特别是关键短语，来增强提示的有效性。这种设计旨在通过提供更具针对性的上下文信息来改善摘要的生成质量。

技术框架：整体架构包括关键短语信号提取器（SigExt）模块，该模块负责从源文档中提取显著的关键短语，然后将这些短语嵌入到提示中以引导LLMs生成摘要。该流程包括信息提取、提示构建和摘要生成三个主要阶段。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了短语级显著信息，而非传统的词级或句子级信息。这一方法显著提升了生成摘要的质量，并在不同LLMs上展现出一致的性能提升。

关键设计：在SigExt模型中，关键短语的提取通过微调实现，模型的设计注重轻量化，以便于在多种环境中应用。损失函数的选择和参数设置经过优化，以确保提取的关键短语具有较高的相关性和代表性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，使用SigExt提取的关键短语使得生成摘要的ROUGE F1和召回率显著提高，具体提升幅度在不同数据集上均达到10%以上。这一结果表明，短语级显著信息的引入在摘要生成中具有重要的实际价值。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括新闻摘要、学术文献综述和社交媒体内容总结等。通过优化摘要生成过程，能够提高信息获取的效率，帮助用户快速理解大量信息。此外，未来可能在教育、商业智能等领域发挥重要作用，提升信息处理的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) can generate fluent summaries across domains using prompting techniques, reducing the need to train models for summarization applications. However, crafting effective prompts that guide LLMs to generate summaries with the appropriate level of detail and writing style remains a challenge. In this paper, we explore the use of salient information extracted from the source document to enhance summarization prompts. We show that adding keyphrases in prompts can improve ROUGE F1 and recall, making the generated summaries more similar to the reference and more complete. The number of keyphrases can control the precision-recall trade-off. Furthermore, our analysis reveals that incorporating phrase-level salient information is superior to word- or sentence-level. However, the impact on hallucination is not universally positive across LLMs. To conduct this analysis, we introduce Keyphrase Signal Extractor (SigExt), a lightweight model that can be finetuned to extract salient keyphrases. By using SigExt, we achieve consistent ROUGE improvements across datasets and open-weight and proprietary LLMs without any LLM customization. Our findings provide insights into leveraging salient information in building prompt-based summarization systems. We release our code at \url{https://github.com/amazon-science/SigExt}