Controllable Abstraction in Summary Generation for Large Language Models via Prompt Engineering

📄 arXiv: 2510.15436v1 📥 PDF

作者: Xiangchen Song, Yuchen Liu, Yaxuan Luan, Jinxu Guo, Xiaofan Guo

分类: cs.CL

发布日期: 2025-10-17

💡 一句话要点

提出一种基于提示工程的可控抽象摘要生成方法，提升大语言模型摘要质量与可控性。

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

关键词: 提示工程 大语言模型 摘要生成 可控性 抽象级别

📋 核心要点

  1. 现有摘要生成方法在摘要质量和可控性方面存在不足，难以满足不同应用场景的需求。
  2. 提出多阶段提示生成框架，通过语义分析、主题建模和噪声控制，实现摘要抽象级别的可控性。
  3. 实验表明，提示长度、数据噪声和文本类型对摘要质量有显著影响，优化提示策略可提升摘要性能。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种基于提示工程的大语言模型可控抽象摘要生成方法。为了解决传统方法中摘要质量和可控性问题，我们设计了一个多阶段提示生成框架。该框架通过对输入文本进行语义分析、主题建模和噪声控制，生成具有不同抽象级别的摘要。实验使用CNN/Daily Mail数据集，并详细分析了不同提示长度、数据噪声和文本类型的影响。实验结果表明，提示长度对生成的摘要质量有显著影响，过短或过长的提示token都会降低摘要质量。数据噪声也会对摘要生成过程产生负面影响，随着噪声水平的增加，ROUGE-L得分逐渐降低。此外，不同的文本类型对模型生成摘要的能力有不同的影响。模型在处理新闻文本时表现最佳，而在处理学术文章时表现较差。这项研究为改进使用大型语言模型生成摘要提供了新的见解，特别是在如何控制提示策略和优化文本预处理以提高摘要的准确性和可控性方面。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型在摘要生成任务中，摘要质量和可控性不足的问题。现有方法难以根据用户需求生成不同抽象程度的摘要，并且容易受到输入文本噪声的影响，导致摘要质量下降。

核心思路：论文的核心思路是通过提示工程，设计一个多阶段的提示生成框架，从而控制摘要的抽象级别。通过对输入文本进行语义分析、主题建模和噪声控制，生成更准确、更可控的摘要。这种方法旨在利用大语言模型的强大生成能力，同时克服其在摘要生成方面的局限性。

技术框架：该框架包含以下主要阶段：1) 语义分析：分析输入文本的语义信息，提取关键概念和关系。2) 主题建模：识别文本的主题和子主题，为摘要生成提供结构化信息。3) 噪声控制：降低输入文本中的噪声，提高摘要的准确性。4) 提示生成：根据语义分析、主题建模和噪声控制的结果，生成用于指导大语言模型生成摘要的提示。大语言模型根据生成的提示，生成最终的摘要。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了一个多阶段的提示生成框架，该框架能够有效地控制摘要的抽象级别，并提高摘要的质量和可控性。与传统的摘要生成方法相比，该方法更加灵活，能够根据用户需求生成不同类型的摘要。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 提示长度的控制：实验分析了不同提示长度对摘要质量的影响，并提出了最佳的提示长度范围。2) 噪声控制策略：研究了不同噪声水平对摘要生成的影响，并提出了相应的噪声控制策略。3) 文本类型的影响：分析了不同文本类型对摘要生成的影响，并提出了针对不同文本类型的优化策略。

📊 实验亮点

实验结果表明，提示长度对摘要质量有显著影响，最佳提示长度范围能够提升ROUGE-L指标。数据噪声对摘要生成有负面影响，噪声水平越高，ROUGE-L得分越低。模型在处理新闻文本时表现最佳，在处理学术文章时表现较差，表明文本类型对摘要生成有影响。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于新闻摘要、学术论文摘要、报告摘要等多种场景。通过控制摘要的抽象级别，可以满足不同用户的需求，例如，为快速浏览提供高抽象级别的摘要，为深入了解提供低抽象级别的摘要。该研究还有助于提高信息检索和知识管理的效率。

📄 摘要（原文）

This study presents a controllable abstract summary generation method for large language models based on prompt engineering. To address the issues of summary quality and controllability in traditional methods, we design a multi-stage prompt generation framework. This framework generates summaries with varying levels of abstraction by performing semantic analysis, topic modeling, and noise control on the input text. The experiment uses the CNN/Daily Mail dataset and provides a detailed analysis of different prompt lengths, data noise, and text types. The experimental results show that prompt length has a significant impact on the quality of generated summaries. Both very short and very long prompt tokens result in a decrease in summary quality. Data noise also negatively affects the summary generation process. As noise levels increase, the ROUGE-L score gradually decreases. Furthermore, different text types have varying effects on the model's ability to generate summaries. The model performs best when handling news texts, while its performance is worse when processing academic articles. This research provides new insights into improving summary generation using large language models, particularly in how controlling prompt strategies and optimizing text preprocessing can enhance summary accuracy and controllability.