Key Algorithms for Keyphrase Generation: Instruction-Based LLMs for Russian Scientific Keyphrases
作者: Anna Glazkova, Dmitry Morozov, Timur Garipov
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-10-23
备注: The 12th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST'2024)
期刊: Lecture Notes in Computer Science, 2025, vol 15419, pp. 107-119
DOI: 10.1007/978-3-031-88036-0_5
💡 一句话要点
利用指令式大语言模型生成俄语科技文献关键词，提升关键词提取效果。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 关键词生成 大型语言模型 提示学习 俄语自然语言处理 科技文献 零样本学习 少样本学习
📋 核心要点
- 俄语关键词提取面临俄语形态复杂和数据集稀缺的挑战，传统方法效果受限。
- 论文探索了基于提示的大语言模型在俄语科技文献关键词生成中的应用，无需微调。
- 实验表明，即使采用简单的提示，该方法也能超越传统基线方法，具有潜力。
📝 摘要（中文）
关键词选择是自然语言处理中一项具有广泛应用的重要任务。由于俄语丰富的形态学特性和有限的训练数据集，将现有的监督和无监督解决方案应用于俄语面临诸多限制。最近对英语文本的研究表明，大型语言模型（LLM）能够成功地解决关键词生成任务。LLM无需进行特定任务的微调，仅使用文本提示即可获得令人印象深刻的结果。本文评估了基于提示的方法在生成俄语科技摘要关键词方面的性能。首先，我们比较了零样本和少样本提示方法、微调模型和无监督方法的性能。然后，我们评估了在少样本设置中选择关键词示例的策略。我们展示了对生成的关键词进行人工评估的结果，并通过专家评估分析了模型的优势和劣势。我们的结果表明，即使使用简单的文本提示，基于提示的方法也能胜过常见的基线方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决俄语科技文献关键词自动生成的问题。现有方法，如监督学习和无监督学习，在俄语环境下表现不佳，主要原因是俄语形态变化复杂，且缺乏大规模标注数据集。这导致模型泛化能力不足，难以准确提取关键词。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大生成能力，通过设计合适的文本提示（prompt），引导LLM直接生成关键词，而无需进行特定任务的微调。这种方法充分利用了LLM在预训练阶段学习到的通用语言知识，从而克服了俄语数据稀缺的问题。
技术框架：论文采用基于提示学习的框架。首先，设计不同的文本提示，包括零样本提示和少样本提示。对于少样本提示，研究了不同的关键词示例选择策略。然后，将提示输入到LLM中，生成候选关键词。最后，对生成的关键词进行评估，包括自动评估和人工评估。整体流程包括提示设计、LLM生成、结果评估三个主要阶段。
关键创新：论文的关键创新在于将基于提示学习的方法应用于俄语科技文献关键词生成任务。与传统的监督学习方法相比，该方法无需大量标注数据，降低了数据获取成本。与无监督方法相比，该方法利用了LLM的强大语言建模能力，提高了关键词生成的准确性。此外，论文还探索了不同的提示策略和示例选择方法，为实际应用提供了指导。
关键设计：论文的关键设计包括：(1) 提示模板的设计，例如使用“关键词：”等引导语；(2) 少样本示例的选择策略，例如选择与目标文档相似的文档作为示例；(3) 使用不同规模和架构的LLM进行实验，例如评估不同模型的性能差异；(4) 采用人工评估方法，对生成的关键词进行质量评估，包括相关性、完整性和流畅性等指标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于提示的大语言模型在俄语科技文献关键词生成任务中表现出色，即使使用简单的文本提示，也能超越常见的基线方法。人工评估结果显示，生成的关键词具有较高的相关性和完整性。此外，少样本学习方法通过选择合适的示例，能够进一步提升关键词生成的性能。具体性能提升幅度未知，但整体效果优于传统方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于俄语科技文献的自动索引、信息检索、文献推荐等领域。通过自动生成关键词，可以提高文献的检索效率和准确性，帮助科研人员快速找到所需信息。此外，该方法还可以推广到其他资源稀缺的语言，为多语言信息处理提供技术支持，具有重要的实际应用价值和学术意义。
📄 摘要（原文）
Keyphrase selection is a challenging task in natural language processing that has a wide range of applications. Adapting existing supervised and unsupervised solutions for the Russian language faces several limitations due to the rich morphology of Russian and the limited number of training datasets available. Recent studies conducted on English texts show that large language models (LLMs) successfully address the task of generating keyphrases. LLMs allow achieving impressive results without task-specific fine-tuning, using text prompts instead. In this work, we access the performance of prompt-based methods for generating keyphrases for Russian scientific abstracts. First, we compare the performance of zero-shot and few-shot prompt-based methods, fine-tuned models, and unsupervised methods. Then we assess strategies for selecting keyphrase examples in a few-shot setting. We present the outcomes of human evaluation of the generated keyphrases and analyze the strengths and weaknesses of the models through expert assessment. Our results suggest that prompt-based methods can outperform common baselines even using simple text prompts.