Aspect-Based Summarization with Self-Aspect Retrieval Enhanced Generation

📄 arXiv: 2504.13054v1 📥 PDF

作者: Yichao Feng, Shuai Zhao, Yueqiu Li, Luwei Xiao, Xiaobao Wu, Anh Tuan Luu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-04-17

💡 一句话要点

提出自注意力检索增强的方面级摘要生成框架，解决大模型token限制和幻觉问题。

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

关键词: 方面级摘要 自注意力检索 摘要生成 大型语言模型 token限制

📋 核心要点

  1. 现有方面级摘要生成方法依赖提示工程，面临token限制和幻觉问题，尤其是在上下文学习中。
  2. 论文提出自注意力检索增强摘要生成框架，通过检索相关文本片段，提取关键信息，避免不必要细节。
  3. 实验结果表明，该框架在基准数据集上表现优异，有效缓解了token限制问题，提升了摘要质量。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的方面级摘要生成框架：自注意力检索增强摘要生成。该框架旨在解决传统摘要方法资源受限和泛化能力有限的问题。现有的大型语言模型虽然在该任务中表现出潜力，但过度依赖提示工程，并且面临token限制和幻觉挑战，尤其是在上下文学习中。为了解决这些挑战，本文提出的框架利用embedding驱动的检索机制来识别与给定方面相关的文本片段，提取相关内容并避免不必要的细节，从而缓解token限制的挑战。此外，该框架通过删除文本中不相关的部分来优化token使用，并确保模型严格基于给定的方面生成输出。在基准数据集上的大量实验表明，该框架不仅实现了卓越的性能，而且有效地缓解了token限制问题。

🔬 方法详解

问题定义：方面级摘要生成旨在根据特定方面生成定制的摘要。现有方法，特别是基于大型语言模型的方法，在处理长文档时面临token数量限制，并且容易产生与输入方面不一致的幻觉内容。此外，过度依赖prompt工程也限制了模型的泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用检索机制，从原始文本中提取与给定方面最相关的文本片段，然后基于这些片段生成摘要。通过这种方式，可以有效减少输入模型的token数量，降低幻觉风险，并提高摘要的针对性和准确性。

技术框架：该框架主要包含两个阶段：1) 自注意力检索阶段：使用embedding模型对文本进行编码，然后根据给定的方面，检索出最相关的文本片段。2) 摘要生成阶段：将检索到的文本片段输入到大型语言模型中，生成针对该方面的摘要。整个框架避免了直接将整个文档输入到模型中，从而缓解了token限制问题。

关键创新：该方法的核心创新在于使用自注意力检索机制来增强摘要生成过程。与传统的基于prompt的方法相比，该方法能够更准确地提取与方面相关的信息，并减少不相关信息的干扰。此外，该方法通过优化token使用，提高了模型的效率和生成质量。

关键设计：在检索阶段，可以使用预训练的sentence embedding模型（例如Sentence-BERT）来计算文本片段和方面之间的相似度。检索到的文本片段的数量可以作为一个超参数进行调整，以平衡摘要的完整性和token数量。在摘要生成阶段，可以使用各种大型语言模型（例如T5、BART）作为生成器。损失函数可以采用标准的交叉熵损失，并结合一些正则化项来防止幻觉。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在多个基准数据集上取得了显著的性能提升。与传统的基于prompt的方法相比，该框架在摘要的准确性和相关性方面均有明显提高。此外，该框架有效地缓解了token限制问题，能够处理更长的文档，并且降低了幻觉风险。具体的性能数据需要在论文中查找，这里无法给出。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，例如：产品评论摘要（针对特定产品特性生成摘要）、新闻报道摘要（针对特定事件生成摘要）、科研论文摘要（针对特定研究方向生成摘要）等。该方法能够提高摘要的针对性和准确性，帮助用户快速获取所需信息，具有重要的实际应用价值和商业前景。

📄 摘要（原文）

Aspect-based summarization aims to generate summaries tailored to specific aspects, addressing the resource constraints and limited generalizability of traditional summarization approaches. Recently, large language models have shown promise in this task without the need for training. However, they rely excessively on prompt engineering and face token limits and hallucination challenges, especially with in-context learning. To address these challenges, in this paper, we propose a novel framework for aspect-based summarization: Self-Aspect Retrieval Enhanced Summary Generation. Rather than relying solely on in-context learning, given an aspect, we employ an embedding-driven retrieval mechanism to identify its relevant text segments. This approach extracts the pertinent content while avoiding unnecessary details, thereby mitigating the challenge of token limits. Moreover, our framework optimizes token usage by deleting unrelated parts of the text and ensuring that the model generates output strictly based on the given aspect. With extensive experiments on benchmark datasets, we demonstrate that our framework not only achieves superior performance but also effectively mitigates the token limitation problem.