Fair Abstractive Summarization of Diverse Perspectives
作者: Yusen Zhang, Nan Zhang, Yixin Liu, Alexander Fabbri, Junru Liu, Ryo Kamoi, Xiaoxin Lu, Caiming Xiong, Jieyu Zhao, Dragomir Radev, Kathleen McKeown, Rui Zhang
分类: cs.CL
发布日期: 2023-11-14 (更新: 2024-03-30)
备注: NAACL 2024
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出公平抽象摘要方法以解决多元观点总结问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 公平摘要 抽象总结 多元观点 大型语言模型 社交媒体分析
📋 核心要点
- 现有的摘要方法未能充分考虑不同群体的观点，导致某些群体的声音被低估，影响了摘要的公平性。
- 本文提出了四种无参考的自动评估指标，并定义了公平性在抽象摘要中的具体含义，以确保不同观点的全面覆盖。
- 实验结果显示，现有模型生成的摘要和人工参考摘要均存在低公平性，提出的三种方法有效改善了这一问题。
📝 摘要（中文）
人们来自不同的社会和人口群体，对产品评论、医疗、法律和政治等广泛主题表达多样的观点和冲突的意见。公平的摘要应全面覆盖多样的观点，而不应低估某些群体的声音。然而，目前的摘要评估指标和大型语言模型（LLMs）评估尚未探讨公平的抽象摘要。本文系统研究了用户生成数据的公平抽象摘要，首次正式定义了抽象摘要中的公平性，提出了四种无参考的自动指标，通过测量目标与源观点之间的差异进行评估。我们对九种LLM进行了评估，包括三种GPT模型、四种LLaMA模型、PaLM 2和Claude，使用六个来自社交媒体、在线评论和记录转录的数据集。实验表明，无论是模型生成的摘要还是人工撰写的参考摘要都存在低公平性的问题。我们对影响公平性的共同因素进行了全面分析，并提出了三种简单有效的方法来缓解不公平的摘要。我们的数据集和代码可在https://github.com/psunlpgroup/FairSumm获取。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决抽象摘要中不同社会群体观点的低估问题。现有方法在评估公平性方面存在不足，未能全面反映多样化的观点。
核心思路：论文通过定义公平性为不低估任何群体的观点，提出了四种无参考的自动评估指标，以量化目标与源观点之间的差异，从而实现公平的摘要生成。
技术框架：整体架构包括数据收集、模型评估和公平性分析三个主要模块。首先，从社交媒体和在线评论中收集数据，然后评估九种不同的LLM，最后分析影响公平性的因素并提出改进方法。
关键创新：最重要的创新在于首次系统性地定义了抽象摘要中的公平性，并提出了新的评估指标，填补了现有研究的空白。
关键设计：在模型评估中，采用了多种LLM，包括GPT和LLaMA系列，并通过六个数据集进行测试。设计了三种简单有效的方法来提高摘要的公平性，具体细节包括参数设置和损失函数的选择。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有模型生成的摘要和人工参考摘要的公平性均较低。通过提出的三种方法，摘要的公平性得到了显著改善，具体提升幅度和性能数据将在论文中详细展示。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容总结、在线评论分析和法律文书摘要等。通过提供公平的摘要，能够更好地反映不同群体的观点，促进信息的全面传播，具有重要的社会价值和实际意义。
📄 摘要（原文）
People from different social and demographic groups express diverse perspectives and conflicting opinions on a broad set of topics such as product reviews, healthcare, law, and politics. A fair summary should provide a comprehensive coverage of diverse perspectives without underrepresenting certain groups. However, current work in summarization metrics and Large Language Models (LLMs) evaluation has not explored fair abstractive summarization. In this paper, we systematically investigate fair abstractive summarization for user-generated data. We first formally define fairness in abstractive summarization as not underrepresenting perspectives of any groups of people, and we propose four reference-free automatic metrics by measuring the differences between target and source perspectives. We evaluate nine LLMs, including three GPT models, four LLaMA models, PaLM 2, and Claude, on six datasets collected from social media, online reviews, and recorded transcripts. Experiments show that both the model-generated and the human-written reference summaries suffer from low fairness. We conduct a comprehensive analysis of the common factors influencing fairness and propose three simple but effective methods to alleviate unfair summarization. Our dataset and code are available at https://github.com/psunlpgroup/FairSumm.