Reading with Intent -- Neutralizing Intent

📄 arXiv: 2501.03475v1 📥 PDF

作者: Benjamin Reichman, Adar Avsian, Larry Heck

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-01-07

💡 一句话要点

提出“意图阅读”任务，通过情感翻译模型中和语境情感，提升RAG系统性能。

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

关键词: 检索增强生成 情感分析 情感翻译 自然语言处理 大型语言模型

📋 核心要点

  1. RAG系统在处理互联网内容时，会遇到各种情感和风格的文本，影响下游任务性能。
  2. 论文提出情感翻译模型，将文本转换为特定情感，并用于中和语境情感。
  3. 实验表明，情感翻译模型能有效中和语境情感，提升“意图阅读”任务约3%的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）的查询可以分为指令/问题和相关语境两部分。检索增强生成（RAG）系统在大多数基准测试中的语境来自维基百科或类似的文本，这些文本以中性和事实性的语气编写。然而，当RAG系统检索基于互联网的内容时，它们会遇到具有不同语气和语言风格的文本，这给下游任务带来了挑战。“意图阅读”任务旨在解决这个问题，它评估语境段落中不同语气如何影响模型性能。在先前关注讽刺的研究基础上，我们通过使用更好的合成数据生成方法构建一个数据集来扩展这个范例，其中语境段落被转换为11种不同的情感。使用这个数据集，我们训练了一个情感翻译模型，以系统地将段落调整为指定的情感语气。人工评估表明，经过微调成为情感翻译器的LLM受益于合成生成的数据。最后，情感翻译器被用于“意图阅读”任务中，将段落转换为中性语气。通过中和段落，它可以减轻讽刺段落带来的挑战，并将此任务的整体结果提高约3%。

🔬 方法详解

问题定义：现有RAG系统在处理来自互联网的文本时，由于文本中包含各种情感色彩（如讽刺、愤怒等），导致模型难以准确理解上下文，从而影响检索和生成效果。现有方法缺乏有效处理这些情感偏差的机制。

核心思路：论文的核心思路是训练一个情感翻译模型，该模型能够将具有特定情感色彩的文本转换为中性情感的文本。通过中和文本的情感，可以减少情感偏差对RAG系统的干扰，从而提高其性能。

技术框架：整体框架包括以下几个阶段：1) 构建包含11种不同情感的数据集，通过合成数据生成方法将原始文本转换为具有不同情感色彩的文本。2) 使用该数据集训练情感翻译模型，该模型能够将文本转换为指定的情感。3) 将训练好的情感翻译模型用于“意图阅读”任务，将输入文本转换为中性情感。4) 使用中性情感的文本进行RAG，评估模型性能。

关键创新：关键创新在于提出了一种系统性的方法来处理RAG系统中情感偏差问题。通过训练情感翻译模型，可以有效地中和文本的情感，从而提高RAG系统的性能。此外，论文还提出了一种新的合成数据生成方法，用于构建包含多种情感的数据集。

关键设计：情感翻译模型基于大型语言模型进行微调。数据集包含11种情感类别。损失函数用于衡量生成文本与目标情感之间的差异。具体参数设置和网络结构细节在论文中未明确给出，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用情感翻译模型中和语境情感后，RAG系统在“意图阅读”任务上的性能提升了约3%。这表明该方法能够有效减少情感偏差对RAG系统的干扰，提高其准确性。具体基线模型和数据集的详细信息未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要处理互联网文本的RAG系统中，例如问答系统、对话系统、信息检索系统等。通过中和文本情感，可以提高这些系统的准确性和可靠性，改善用户体验。未来，该技术还可以扩展到处理其他类型的文本偏差，例如观点偏差、立场偏差等。

📄 摘要（原文）

Queries to large language models (LLMs) can be divided into two parts: the instruction/question and the accompanying context. The context for retrieval-augmented generation (RAG) systems in most benchmarks comes from Wikipedia or Wikipedia-like texts which are written in a neutral and factual tone. However, when RAG systems retrieve internet-based content, they encounter text with diverse tones and linguistic styles, introducing challenges for downstream tasks. The Reading with Intent task addresses this issue by evaluating how varying tones in context passages affect model performance. Building on prior work that focused on sarcasm, we extend this paradigm by constructing a dataset where context passages are transformed to $11$ distinct emotions using a better synthetic data generation approach. Using this dataset, we train an emotion translation model to systematically adapt passages to specified emotional tones. The human evaluation shows that the LLM fine-tuned to become the emotion-translator benefited from the synthetically generated data. Finally, the emotion-translator is used in the Reading with Intent task to transform the passages to a neutral tone. By neutralizing the passages, it mitigates the challenges posed by sarcastic passages and improves overall results on this task by about $3\%$.