Mar, 2020

提高抽象摘要的事实一致性

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TL;DR文章提出了一种基于事实感知的自动摘要模型 FASum，通过图注意力来提取和整合摘要生成过程中的事实关系，并设计了一个名为 FC 的事实校正模型来自动纠正现有系统生成摘要中的事实错误。实证结果表明，基于事实感知的自动摘要可以生成具有更高事实一致性的抽象摘要，并且纠错模型通过只修改少量关键词就可以提高给定摘要的事实一致性。
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发现论文，激发创造
  • 通过问答提高摘要生成的事实一致性

    本文提出了一种解决摘要生成模型中可能存在错误信息的方法，策略包括评估指标度量、新型学习算法、人工评估等，并通过大量实验证明该方法对提高信息事实准确性和提高摘要整体质量都非常有效。

    May, 2021

  • 提高抽象摘要的事实性而不牺牲摘要质量

    本文提出了一种名为 EFACTSUM 的候选摘要生成和排名技术，旨在在不牺牲摘要质量的前提下提高摘要的事实性。通过使用对比学习框架并结合两个度量，训练出的模型在 XSUM 和 CNN / DM 上相对于基本模型均有显著的事实性和相似性改进。

    May, 2023

  • 评估抽象文本摘要的事实一致性

    该研究提出了一种弱监督、基于模型的方法来验证摘要的事实一致性，并鉴别来源文献和生成的摘要之间的冲突。

    Oct, 2019

  • 忠于原始：事实感知的神经网络抽象摘要

    提出了一种基于句法和信息提取的双重注意序列到序列框架，该框架旨在解决抽象汇总中存在的虚假事实问题，并使生成的汇总同时具有信息丰富性和语义准确性。

    Nov, 2017

  • 抽象文本摘要的实体级事实一致性

    提出了一种新的度量生成摘要与原文事实一致性的方法，并展示了通过简单的过滤训练数据可减少实体幻觉问题。此外，还提出了一个摘要值得关注的实体分类任务及联合实体和摘要生成方法，并在实体层面的指标上得到了进一步的改进。

    Feb, 2021

  • 摘要生成模型的事实错误更正

    本研究提出了一种后处理校正模块来解决神经抽象汇总系统的事实一致性问题，该模块采用预训练的神经校正模型，能够识别和修正所生成的摘要中的事实错误，并在 CNN / DailyMail 数据集上表现出比先前模型更好的事实一致性的评估结果。

    Oct, 2020

  • 抽象文本摘要中的事实不一致问题：一项调查

    研究表明，使用神经编码器 - 解码器模型等抽象方法能够更好的进行生成摘要，但是由于摘要的抽象性较高，导致文章中存在失真和伪造的问题，因此当前的研究主要集中在设计新的评估算法和开发新的摘要系统以解决这一问题。本文综合评述了这些基于事实的评估方法和文本摘要模型。

    Apr, 2021

  • 抽象文本摘要的多因素校正

    本论文提出了一种名为 Span-Fact 的技术，通过单一或多重遮盖策略，利用问题解答模型从系统生成的摘要中选择语义上一致且保留形式结构的实体，从而提高了系统生成的摘要的事实一致性和质量。

    Oct, 2020

  • 基于微调的抽象摘要模型的实体级事实可适应性

    通过分析对知识冲突的鲁棒性，本文研究了基于微调的抽象概括模型，发现并引入了一种可控的反事实数据增广方法来增强事实适应性，并在两种预训练语言模型（PEGASUS 和 BART）以及两个微调数据集（XSum 和 CNN/DailyMail）上实验证明，该方法在实现原始数据集上的事实一致性的同时提高了事实适应性。

    Feb, 2024

  • 为生成事实一致的文本摘要进行反事实去偏置

    本研究提出了一种名为 CoFactSum 的去偏见框架，通过反事实估计，减轻了生成摘要时的语言偏见和不相关偏见的影响，并使用动态的偏差度调整机制。实验结果表明，与几种基线方法相比，CoFactSum 在提高生成的摘要的事实一致性方面具有显著效果。

    May, 2023