Progressive Document-level Text Simplification via Large Language Models

📄 arXiv: 2501.03857v1 📥 PDF

作者: Dengzhao Fang, Jipeng Qiang, Yi Zhu, Yunhao Yuan, Wei Li, Yan Liu

分类: cs.CL

发布日期: 2025-01-07

💡 一句话要点

提出ProgDS，通过多阶段LLM协作实现文档级文本简化，显著优于现有方法。

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

关键词: 文本简化 文档简化 大型语言模型 分层简化 多阶段协作

📋 核心要点

  1. 现有文本简化方法主要集中在词汇和句子层面，缺乏对长文档整体简化的有效策略。
  2. ProgDS通过模拟人类编辑的分层简化策略，利用LLM在篇章、主题和词汇层面进行多阶段协作。
  3. 实验表明，ProgDS在文档简化任务上显著优于现有模型和直接提示LLM的方法，取得了更好的效果。

📝 摘要（中文）

本文研究了长文档级别的文本简化（DS）问题，该问题相对较少被探索。大型语言模型（LLMs）如ChatGPT在许多自然语言处理任务中表现出色，但在DS任务中的表现并不令人满意，因为它们通常将DS视为文档摘要。对于DS任务，生成的长序列不仅必须与原始文档保持一致，还要完成适度的简化操作，包括篇章、句子和词汇层面的简化。人类编辑采用分层复杂性简化策略来简化文档。本研究深入探讨了利用LLM的多阶段协作来模拟这种策略。我们提出了一种渐进式简化方法（ProgDS），通过分层分解任务，包括篇章层面、主题层面和词汇层面的简化。实验结果表明，ProgDS显著优于现有的小型模型或直接使用LLM进行提示，从而推进了文档简化任务的最新水平。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决长文档文本简化的问题。现有方法，包括直接使用大型语言模型，通常将文档简化视为简单的摘要，无法在篇章、主题和词汇层面进行有效的、一致的简化，导致简化后的文档与原文的一致性较差，且简化效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是模拟人类编辑的分层简化策略，将文档简化任务分解为多个阶段，每个阶段关注不同层面的简化。通过多阶段的LLM协作，逐步实现文档的整体简化，从而保证简化效果和与原文的一致性。

技术框架：ProgDS方法包含三个主要阶段：1) 篇章层面简化：对文档进行结构分析，识别关键信息和冗余内容，进行篇章结构的调整和简化。2) 主题层面简化：针对每个主题，提取核心概念，进行主题内容的精简和概括。3) 词汇层面简化：对文档中的复杂词汇和表达进行替换和简化，使其更易于理解。每个阶段都使用LLM进行处理，并根据前一阶段的结果进行调整。

关键创新：ProgDS的关键创新在于其分层渐进式的简化策略，以及利用LLM进行多阶段协作的方式。与传统的单阶段简化方法相比，ProgDS能够更好地把握文档的整体结构和语义信息，从而实现更有效的简化。此外，通过多阶段的LLM协作，可以充分利用LLM的语言生成能力，生成更自然、流畅的简化文本。

关键设计：具体的技术细节包括：1) 使用特定的prompt来引导LLM在每个阶段执行相应的简化任务。2) 设计合适的评估指标来衡量每个阶段的简化效果，并根据评估结果调整LLM的参数。3) 采用迭代优化的方式，不断改进每个阶段的简化策略，以达到最佳的简化效果。论文中可能还涉及一些超参数的调整，例如LLM的温度系数等，但具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ProgDS方法在文档简化任务上显著优于现有的方法，包括直接使用大型语言模型进行提示。具体的性能数据和对比基线未知，但摘要中提到ProgDS“显著优于现有的小型模型或直接使用LLM进行提示，从而推进了文档简化任务的最新水平”。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如教育领域，可以帮助学生更好地理解复杂的教材；新闻领域，可以将专业新闻报道简化为通俗易懂的版本；法律领域，可以将法律文件简化为普通人可以理解的语言。此外，该技术还可以用于辅助残疾人士阅读，提高信息的可访问性，具有重要的社会价值。

📄 摘要（原文）

Research on text simplification has primarily focused on lexical and sentence-level changes. Long document-level simplification (DS) is still relatively unexplored. Large Language Models (LLMs), like ChatGPT, have excelled in many natural language processing tasks. However, their performance on DS tasks is unsatisfactory, as they often treat DS as merely document summarization. For the DS task, the generated long sequences not only must maintain consistency with the original document throughout, but complete moderate simplification operations encompassing discourses, sentences, and word-level simplifications. Human editors employ a hierarchical complexity simplification strategy to simplify documents. This study delves into simulating this strategy through the utilization of a multi-stage collaboration using LLMs. We propose a progressive simplification method (ProgDS) by hierarchically decomposing the task, including the discourse-level, topic-level, and lexical-level simplification. Experimental results demonstrate that ProgDS significantly outperforms existing smaller models or direct prompting with LLMs, advancing the state-of-the-art in the document simplification task.