QA-prompting: Improving Summarization with Large Language Models using Question-Answering

📄 arXiv: 2505.14347v2 📥 PDF

作者: Neelabh Sinha

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-09-21)

备注: Accepted at The Fifth Workshop on New Frontiers in Summarization (NewSumm) in The 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2025)

💡 一句话要点

提出QA-prompting方法，利用问答提升大语言模型长文本摘要能力

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

关键词: 长文本摘要 大语言模型 问答系统 Prompt工程 信息提取 位置偏差 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在长文本摘要中受位置偏差影响，关键信息提取不足。
  2. QA-prompting通过问答作为中间步骤，提取关键信息并丰富上下文，减轻位置偏差。
  3. 实验表明，QA-prompting在多个数据集上显著提升了摘要质量，ROUGE分数最高提升29%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LMs)彻底改变了自然语言处理，通过提示和上下文学习实现了高质量的文本生成。然而，由于位置偏差，模型在长文本摘要方面常常表现不佳，导致关键信息的提取效果欠佳。虽然可以通过微调、流水线或复杂技术来改善这种情况，但这些方法也存在各自的挑战。为了解决这些挑战，我们提出了一种简单的提示方法——QA-prompting，用于摘要生成，该方法在生成摘要之前利用问答作为中间步骤。我们的方法提取关键信息并丰富文本的上下文，以减轻位置偏差，并在每个任务的单次LM调用中改进摘要，而无需微调或流水线。在不同领域的多个数据集上使用十个最先进的预训练模型进行的实验表明，QA-prompting优于基线和其他最先进的方法，ROUGE分数提高了高达29%。这为摘要提供了一种有效且可扩展的解决方案，并强调了领域特定问题选择对于获得最佳性能的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在长文本摘要任务中，由于位置偏差而导致的关键信息提取不足的问题。现有的微调、流水线等方法虽然可以改善，但存在训练成本高、流程复杂等痛点。

核心思路：论文的核心思路是在摘要生成之前，先利用问答系统提取文本中的关键信息。通过将这些关键信息融入到模型的上下文中，可以有效减轻位置偏差的影响，从而提高摘要的质量。这种方法无需微调，只需通过巧妙的prompt设计即可实现。

技术框架：QA-prompting方法主要包含两个阶段：1) 问答阶段：针对输入文本，设计一系列问题，利用语言模型生成答案，提取关键信息。2) 摘要生成阶段：将原始文本和提取的关键信息作为上下文，输入到语言模型中，生成最终的摘要。整个过程只需要一次LM调用，无需复杂的流水线。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将问答作为摘要生成的一个中间步骤，通过显式地提取关键信息来增强模型的上下文理解能力，从而克服了长文本摘要中的位置偏差问题。与传统的端到端摘要方法相比，QA-prompting更加简单有效，无需额外的训练数据或复杂的模型结构。

关键设计：关键设计在于问题的选择。论文强调了领域特定问题选择的重要性，不同的领域需要设计不同的问题集合，以确保能够提取到最相关的关键信息。具体的问题设计需要根据具体的应用场景进行调整。此外，如何将提取的答案有效地融入到摘要生成的prompt中也是一个重要的设计考虑。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，QA-prompting在多个数据集上显著优于基线方法和其他最先进的摘要模型。在某些数据集上，ROUGE分数提升高达29%。实验结果验证了QA-prompting方法的有效性，并表明通过问答提取关键信息可以有效改善大语言模型在长文本摘要任务中的表现。

🎯 应用场景

QA-prompting方法可广泛应用于各种需要长文本摘要的场景，例如新闻报道总结、科研论文摘要、法律文档精简等。该方法无需微调，易于部署和扩展，具有很高的实际应用价值。未来，可以进一步研究如何自动生成领域特定的问题，以提高QA-prompting的自动化程度和泛化能力。

📄 摘要（原文）

Language Models (LMs) have revolutionized natural language processing, enabling high-quality text generation through prompting and in-context learning. However, models often struggle with long-context summarization due to positional biases, leading to suboptimal extraction of critical information. There are techniques to improve this with fine-tuning, pipelining, or using complex techniques, which have their own challenges. To solve these challenges, we propose QA-prompting - a simple prompting method for summarization that utilizes question-answering as an intermediate step prior to summary generation. Our method extracts key information and enriches the context of text to mitigate positional biases and improve summarization in a single LM call per task without requiring fine-tuning or pipelining. Experiments on multiple datasets belonging to different domains using ten state-of-the-art pre-trained models demonstrate that QA-prompting outperforms baseline and other state-of-the-art methods, achieving up to 29% improvement in ROUGE scores. This provides an effective and scalable solution for summarization and highlights the importance of domain-specific question selection for optimal performance.