Teaching Large Language Models Number-Focused Headline Generation With Key Element Rationales

📄 arXiv: 2502.03129v1 📥 PDF

作者: Zhen Qian, Xiuzhen Zhang, Xiaofei Xu, Feng Xia

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2025-02-05

备注: Pre-print for a paper accepted to findings of NAACL 2025

💡 一句话要点

提出基于关键要素推理链的框架，提升大语言模型在数字敏感新闻标题生成中的文本质量和数值准确性。

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

关键词: 大语言模型 新闻标题生成 数值推理 思维链 关键要素推理

📋 核心要点

  1. 现有研究在数字敏感新闻标题生成任务中，难以兼顾文本质量和数值准确性，对大语言模型提出了独特的挑战。
  2. 论文提出利用主题、实体和数值推理（TEN）的关键要素作为理由，引导LLM生成更准确、高质量的标题。
  3. 实验结果表明，该方法在文本质量和数值准确性方面均优于现有方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的思维链框架，利用新闻文章中主题、实体和数值推理（TEN）的关键要素作为理由，来增强大语言模型（LLMs）生成主题对齐、高质量文本和精确数值准确性的能力。具体而言，使用一个教师LLM生成TEN理由作为监督数据，然后用于教导和微调一个学生LLM。该方法旨在训练学生LLM自动生成理由，并增强其数值推理和主题对齐的数值标题生成能力。实验结果表明，该方法在文本质量和数值准确性方面均取得了优异的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决数字敏感新闻标题生成任务中，大语言模型难以同时保证文本质量和数值准确性的问题。现有方法通常只关注文本质量或数值推理，无法有效应对这一挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用“思维链”方法，通过引入关键要素推理（Topic, Entities, Numerical reasoning，TEN）作为理由，引导LLM进行更深入的理解和推理，从而生成更准确、更符合主题的标题。这种方法模拟了人类在生成标题时的思考过程，有助于LLM更好地把握新闻的核心信息。

技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 教师LLM生成TEN理由：使用一个强大的教师LLM，针对给定的新闻文章，生成包含主题、实体和数值推理的理由。这些理由作为监督数据，用于训练学生LLM。2) 学生LLM学习生成理由和标题：使用生成的TEN理由作为输入，训练一个学生LLM，使其能够自动生成理由，并根据理由生成最终的数字敏感新闻标题。

关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了TEN理由作为思维链，显式地引导LLM进行关键要素的推理。与传统的端到端方法相比，这种方法能够更好地利用新闻文章中的关键信息，提高数值准确性和主题对齐性。

关键设计：论文使用了特定的LLM作为教师模型和学生模型（具体模型未知）。损失函数的设计可能包括两部分：一部分用于训练学生LLM生成准确的TEN理由，另一部分用于训练学生LLM根据理由生成高质量的标题。具体的参数设置和网络结构等技术细节在论文中可能有所描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在数字敏感新闻标题生成任务中取得了显著的性能提升。具体的数据和对比基线在论文中给出（未知），但摘要中明确指出该方法在文本质量和数值准确性方面均优于现有方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于新闻摘要、财经报道、数据分析等领域，提升机器生成文本的准确性和可信度。未来，该方法可以扩展到其他需要精确数值推理的文本生成任务中，例如科学报告、技术文档等，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Number-focused headline generation is a summarization task requiring both high textual quality and precise numerical accuracy, which poses a unique challenge for Large Language Models (LLMs). Existing studies in the literature focus only on either textual quality or numerical reasoning and thus are inadequate to address this challenge. In this paper, we propose a novel chain-of-thought framework for using rationales comprising key elements of the Topic, Entities, and Numerical reasoning (TEN) in news articles to enhance the capability for LLMs to generate topic-aligned high-quality texts with precise numerical accuracy. Specifically, a teacher LLM is employed to generate TEN rationales as supervision data, which are then used to teach and fine-tune a student LLM. Our approach teaches the student LLM automatic generation of rationales with enhanced capability for numerical reasoning and topic-aligned numerical headline generation. Experiments show that our approach achieves superior performance in both textual quality and numerical accuracy.