Critical Questions Generation: Motivation and Challenges

📄 arXiv: 2410.14335v1 📥 PDF

作者: Blanca Calvo Figueras, Rodrigo Agerri

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-18

备注: 14 pages, 3 figures, 7 tables, to be published in the 28th Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL 2024)

💡 一句话要点

提出关键问题生成任务，利用LLM质疑论证，缓解其知识过时和幻觉问题。

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

关键词: 关键问题生成 大型语言模型 论证挖掘 自然语言处理 信息验证

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在生成反驳论点时存在知识过时和幻觉内容的问题。
  2. 提出关键问题生成任务，利用LLM质疑论证，无需外部知识，揭示论证盲点。
  3. 探索两种构建关键问题数据集的方法，包括模板实例化和LLM生成，评估LLM生成能力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在缓解错误信息（如生成反驳论点）方面表现出令人印象深刻的性能。然而，LLMs仍然受到过时知识和生成幻觉内容的严重阻碍。为了规避这些问题，我们提出了一项新任务，即关键问题生成，包括处理论证性文本以生成由此引发的关键问题（CQs）。在论证理论中，CQs是通过指出论证可能缺失的信息来揭示其盲点的工具。因此，我们没有尝试部署LLMs来产生博学且相关的反驳论点，而是使用它们来质疑论点，而无需任何外部知识。使用LLMs进行CQs生成的研究需要一个参考数据集以进行大规模实验。因此，在这项工作中，我们研究了两种互补的方法来创建这样的资源：（i）实例化Walton论证理论定义的CQs模板，以及（ii）使用LLMs作为CQs生成器。通过这样做，我们贡献了一种确定什么是有效CQ的程序，并得出结论：虽然LLMs是合理的CQ生成器，但它们在该任务中仍有很大的改进空间。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在处理论证性文本时，由于知识过时和幻觉问题而难以生成可靠反驳论点的问题。现有方法依赖于LLMs的知识储备，但这些知识可能不准确或不完整，导致生成的内容不可靠。

核心思路：论文的核心思路是利用LLMs生成针对论证性文本的关键问题（CQs），而不是直接生成反驳论点。CQs旨在揭示论证的盲点和潜在缺陷，从而避免对LLMs的知识依赖，并专注于论证本身的逻辑和信息完整性。

技术框架：论文主要包含两个阶段：1）构建关键问题数据集。采用两种方法：一是基于Walton论证理论实例化CQs模板；二是直接使用LLMs生成CQs。2）评估LLMs生成CQs的能力。通过人工评估或自动评估指标，衡量LLMs生成的CQs的质量和有效性。

关键创新：该研究的关键创新在于提出了“关键问题生成”这一新任务，并将其作为缓解LLMs在论证性文本处理中知识依赖和幻觉问题的一种策略。与直接生成反驳论点相比，生成CQs更侧重于质疑和评估论证，而非提供新的信息或观点。

关键设计：论文的关键设计包括：1）CQs模板的设计，需要根据Walton的论证理论进行仔细选择和实例化，以确保生成的CQs具有针对性和有效性。2）LLMs的选择和微调，需要选择适合文本生成任务的LLMs，并可能需要使用论证性文本数据进行微调，以提高其生成CQs的能力。3）评估指标的设计，需要设计能够衡量CQs质量和有效性的指标，例如相关性、完整性和逻辑性。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了LLMs在关键问题生成任务中的潜力，并指出了其改进空间。实验结果表明，LLMs能够生成一定质量的关键问题，但仍存在相关性不足和逻辑性欠缺等问题。该研究为未来利用LLMs进行更有效的论证分析和信息验证提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动辩论系统、信息验证工具和教育领域。通过自动生成关键问题，可以帮助用户更全面地评估论证的有效性，识别潜在的错误信息，并提高批判性思维能力。未来，该技术可用于构建更智能的对话系统，促进更深入的讨论和更有效的决策。

📄 摘要（原文）

The development of Large Language Models (LLMs) has brought impressive performances on mitigation strategies against misinformation, such as counterargument generation. However, LLMs are still seriously hindered by outdated knowledge and by their tendency to generate hallucinated content. In order to circumvent these issues, we propose a new task, namely, Critical Questions Generation, consisting of processing an argumentative text to generate the critical questions (CQs) raised by it. In argumentation theory CQs are tools designed to lay bare the blind spots of an argument by pointing at the information it could be missing. Thus, instead of trying to deploy LLMs to produce knowledgeable and relevant counterarguments, we use them to question arguments, without requiring any external knowledge. Research on CQs Generation using LLMs requires a reference dataset for large scale experimentation. Thus, in this work we investigate two complementary methods to create such a resource: (i) instantiating CQs templates as defined by Walton's argumentation theory and (ii), using LLMs as CQs generators. By doing so, we contribute with a procedure to establish what is a valid CQ and conclude that, while LLMs are reasonable CQ generators, they still have a wide margin for improvement in this task.