ACLApr, 2021

通过对比候选生成和选择提高抽象摘要的忠实度

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TL;DR通过对替身候选生成和选择的研究，我们提出了一个模型无关的后处理技术来修正当前神经抽象摘要生成模型中常见的不忠于原始内容的摘要幻觉现象，我们学习了一个判别式修正模型并证明，通过替代抽象式中的具名实体和数量标识来代替同源文本中语义相似类型的实体可以有效识别和修正这些不符合原文本实质的幻觉，希望此方法可以为未来的神经抽象摘要生成方向的研究提供新的思路。
发现论文，激发创造
  • 论抽象化摘要中的忠实度与客观性

    分析了神经文本生成模型在抽象文档摘要生成方面的局限性，并发现这些模型非常容易产生虚假内容。人类评估显示，预训练模型生成的摘要不仅在原始度量标准（即 ROUGE）方面更好，而且在生成忠实和真实摘要方面也更好，文本蕴含度量更好地相关于忠实度，有可能成为自动评估度量标准以及训练和解码标准的前景。

    May, 2020

  • 遵从文档还是现实世界？通过实体链接的知识在抽象摘要中减轻幻觉

    使用外部世界知识来提高文摘的 “忠实度” 能够有效避免内容失真的问题，并且外部知识库可以提高摘要的准确性。

    Apr, 2022

  • CLIFF: 用对比学习提高摘要的忠实度和事实性

    通过对比学习和负样本生成，提出一个能够生成与给定文章相符的抽象摘要的方法，并使用 QA 验证和人类评判证明其能够更准确地反映事实。

    Sep, 2021

  • 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

  • 通过实体覆盖控制提高抽象摘要的忠实度

    本文提出了一种使用 “实体覆盖控制（Entity Coverage Control，ECC）” 方法来解决预训练语言模型产生的 “幻觉（hallucinate）” 现象的方案，该方法不仅更好地保持了上下文的内容准确性，而且在使用大量噪声数据进行中间优调（intermediate fine-tuning）时，还可以解决无需监督的情况下的提要抽象生成（zero-shot summarization）问题，并证明了该方法在三个不同领域和风格的基准数据集上比其他方法更为有效和鲜明。

    Jul, 2022

  • 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

  • 互信息在抽象摘要中减轻幻觉

    本文发现了一个简单的标准 —— 模型不确定性高 —— 会导致生成更多的错误内容（即幻觉），并提出了一种解码策略，该策略在存在不确定性时优化源和目标单词的点间互信息，从而减少幻觉的出现，并在 XSum 数据集上进行了实验证明，该方法降低了幻觉的概率，同时保持了黄色和 BertS 得分。

    Oct, 2022

  • 提高抽象化摘要中的忠实性

    本研究提出了 Faithfulness Enhanced Summarization (FES) 模型，该模型使用 question-answering (QA) 技术检查 encoder 是否完全理解输入文档，并回答关键信息的问题，并引入 max-margin loss 来防止语言模型的过度自信。实验表明，我们的模型在两个基准摘要数据集 CNN/DM 和 XSum 上显著优于强对比模型，并生成比对比模型更符合事实的摘要。

    Oct, 2022

  • 减少抽象总结中的数量幻觉

    该文介绍了一种避免概括性摘要中产生的虚假信息的方法，通过学习识别和验证摘要中的数量实体，使得被验证支持的摘要得到提升，这种方法得到人们的好评。

    Sep, 2020

  • 长文本摘要中的幻觉减少

    减少幻觉的输出或概括长文本文档摘要的幻觉是本论文的目标。通过在 Longformer Encoder-Decoder (LED) 模型的微调中结合数据过滤和联合实体与摘要生成（JAENS）技术，我们使用 PubMed 数据集来改善产生的摘要质量，并测量了实体级别的事实一致性。实验结果显示，经过微调的 LED 模型在生成论文摘要方面表现良好，基于一些预处理步骤的数据过滤技术能够减少生成摘要中的实体级别幻觉，从而提高了事实一致性指标。

    Sep, 2023