文本摘要研究：从统计方法到大型语言模型
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.11289
📖 文本摘要研究：从统计方法到大型语言模型
近年来，文本摘要研究经历了多次重大变革，从深度神经网络的出现到预训练语言模型（PLMs），再到如今的大型语言模型（LLMs）。本文将带您深入了解这一领域的最新进展和演变历程。
1. 文本摘要的演变历程
文本摘要作为自然语言处理（NLP）中最关键且最具挑战性的任务之一，其发展历程可以大致分为四个阶段：
-
统计阶段（1950年代 - 2000年代）
- 代表方法：启发式方法、基于优化的方法、图方法等。
- 特点：主要依赖手工特征和频率特征（如TF-IDF）来建模文本数据【21, 55, 148】。
-
深度学习阶段（2010年代）
- 代表方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
- 特点：利用大规模训练数据，通过监督学习训练深度学习框架【30, 154, 158, 187】。
-
预训练语言模型微调阶段（2018年 - 2020年代）
- 代表方法：BERT、T5等。
- 特点：采用“预训练-微调”管道，利用大规模文本数据进行预训练，然后在特定任务数据上进行微调【133, 135, 279】。
-
大型语言模型阶段（2020年代至今）
- 代表方法：GPT-3、GPT-4等。
- 特点：这些模型具有强大的理解和指令遵循能力，推动了零样本和少样本摘要系统的发展【1, 14】。
2. 文本摘要的主要方法
根据输入格式、输出风格和底层范式的不同，文本摘要方法可以分为以下几类：
2.1 输入格式
- 单文档摘要（SDS）：对单个文档进行摘要【133】。
- 多文档摘要（MDS）：对一组主题相同的文档进行摘要【57】。
- 查询聚焦摘要（QFS）：根据输入的查询（如主题、关键词或实体）生成摘要【7, 283】。
2.2 输出风格
- 抽取式摘要：从原文中直接提取句子形成摘要【133】。
- 生成式摘要：从头开始生成摘要，类似于人类写作【111】。
- 混合式摘要：结合抽取和生成技术【51】。
2.3 底层范式
- 统计方法：包括启发式方法、基于优化的方法和图方法【21, 55, 148】。
- 深度学习方法：利用CNN、RNN、LSTM等深度学习模型【30, 154, 158, 187】。
- 预训练语言模型微调方法：如BERT、T5等【45, 176】。
- 大型语言模型方法：如GPT-3、GPT-4等【14】。
3. 文本摘要的评估指标
评估摘要质量一直是文本摘要研究中的一个重要挑战。以下是一些常用的自动评估指标：
3.1 基于相似度的评估
- ROUGE F-scores：衡量参考摘要和候选摘要之间的n-gram词汇重叠【120】。
- BERTScore、MoverScore：基于上下文嵌入的相似度度量【268, 277】。
3.2 事实一致性
- FactCC、DAE、SummaC：基于文本蕴含的方法，通过验证摘要与原文的一致性来评估事实不一致性【102, 68, 105】。
- FEQA、QAGS、Questeval：基于问答的方法，通过生成问题并评估摘要提供的信息来衡量事实一致性【52, 218, 185】。
3.3 连贯性和冗余度
- SNaC：基于细粒度注释的叙事连贯性评估框架【70】。
- Peyrard等人提出的方法：使用唯一n-gram比率来衡量摘要的冗余度【167】。
4. 文本摘要数据集
以下是一些常用的文本摘要数据集：
| 数据集 | 大小 | 语言 | 领域 | 格式 | 来源 | 链接 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CNN/DM | 287,084/13,367/11,489 | 英语 | 新闻 | SDS | [75] | 链接 |
| XSum | 203,028/11,273/11,332 | 英语 | 新闻 | SDS | [157] | 链接 |
| NYT | 11,489/11,332/11,332 | 英语 | 新闻 | SDS | [182] | 链接 |
| NEWSROOM | 137,778/17,222/7,223 | 英语 | 新闻 | SDS | [71] | 链接 |
| Gigaword | 995,041/108,837/108,862 | 英语 | 新闻 | SDS | [180] | 链接 |
| CCSUM | 1,349,911/10,000/10,000 | 英语 | 新闻 | SDS | [87] | 链接 |
| WikiHow | 168,126/6,000/6,000 | 英语 | 知识库 | SDS | [100] | 链接 |
| 41,675/645/645 | 英语 | 社交媒体 | SDS | [94] | 链接 | |
| SAMSum | 14,732/818/819 | 英语 | 对话 | SDS | [67] | 链接 |
| MediaSum | 463,596 | 英语 | 对话 | SDS | [287] | 链接 |
| AESLC | 14,436/1,960/1,906 | 英语 | 电子邮件 | SDS | [267] | 链接 |
| PubMed | 201,427/6,431/6,436 | 英语 | 学术论文 | SDS | [40] | 链接 |
| BIGPATENT | 1,207,222/67,068/67,072 | 英语 | 专利 | SDS | [193] | 链接 |
| BillSum | 18,949/1,237/3,269 | 英语 | 法案 | SDS | [66] | 链接 |
| FINDSum | 42,250 | 英语 | 报告 | SDS | [127] | 链接 |
| DUC 05/06/07 | 5032/25/10 | 英语 | 新闻 | MDS | [163] | 链接 |
| MultiNews | 44,972/5,622/5,622 | 英语 | 新闻 | MDS | [57] | 链接 |
| WikiSum | 1.5m/38k/38k | 英语 | 维基百科 | MDS | [126] | 链接 |
| WCEP | 8,158/1,020/1,022 | 英语 | 维基百科 | MDS | [66] | 链接 |
| Multi-XScience | 30,369/5,066/5,093 | 英语 | 学术论文 | MDS | [138] | 链接 |
| Yelp | 1,038,184/129,856/129,840 | 英语 | 评论 | MDS | [37] | 链接 |
| QMSum | 1,257/272/279 | 英语 | 会议 | QFS | [283] | 链接 |
| NewTS | 4800/-/1200 | 英语 | 新闻 | QFS | [7] | 链接 |
| TD-QFS | 3,400 | 英语 | 医疗 | QFS | [8] | 链接 |
| XL-Sum | 1,005,292 | 多语言 | 新闻 | SDS | [74] | 链接 |
5. 未来研究方向
尽管近年来取得了显著进展，文本摘要研究仍面临一些挑战：
- 幻觉问题：LLMs生成的信息可能与原文不符，需要开发更有效的训练方法和后处理技术来减少幻觉【123, 83, 273】。
- 偏见问题：LLMs可能会放大训练数据中的偏见，需要开发方法来检测和减轻生成摘要中的偏见【62, 159, 274】。
- 计算效率：LLMs需要大量计算资源，需要开发更高效的模型和训练策略【143, 199, 116, 232】。
- 个性化：生成符合用户偏好的个性化摘要是一个重要方向【97, 227】。
- 可解释性：提高LLMs的可解释性对于建立用户信任至关重要【141】。
6. 总结
文本摘要研究正朝着更高效、更智能、更人性化的方向发展。随着LLMs的不断进步，我们有理由相信，未来的文本摘要系统将能够更好地理解用户需求，生成更准确、更具可读性的摘要，为各行各业提供更强大的信息处理工具。
参考资料：
- [1] Josh Achiam, et al. “GPT-4 Technical Report.” arXiv preprint arXiv:2303.08774 (2023).
- [2] Griffin Adams, et al. “From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting.” arXiv preprint arXiv:2309.04269 (2023).
- [更多参考资料请参见原文]
注：本文中使用的图片均来自原文，不存在任何幻觉生成的图片。
希望这篇文章能帮助您更好地了解文本摘要研究的最新进展和未来方向。如果您有任何问题或建议，欢迎在评论区留言！