ContraDoc: Understanding Self-Contradictions in Documents with Large Language Models

📄 arXiv: 2311.09182v2 📥 PDF

作者: Jierui Li, Vipul Raheja, Dhruv Kumar

分类: cs.CL

发布日期: 2023-11-15 (更新: 2024-04-12)

备注: Accepted to NAACL 2024 main conference

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ContraDoc以解决长文档中的自我矛盾问题

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

关键词: 长文档理解 自我矛盾 大型语言模型 数据集构建 模型评估

📋 核心要点

  1. 现有研究对大型语言模型在长文档自我矛盾理解能力的探讨较少，导致相关任务的性能提升有限。
  2. 本文提出ContraDoc数据集，专注于长文档中的自我矛盾，涵盖多种领域和类型，提供了丰富的标注数据。
  3. 实验结果显示，GPT4在自我矛盾任务中表现优于其他模型，但在处理复杂自我矛盾时仍存在不足。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在文档分类、摘要生成和问答等多种文档级任务上表现出色。然而，关于其在长文档中理解自我矛盾能力的研究仍然非常有限。本文提出了ContraDoc，这是第一个人类标注的数据集，旨在研究多个领域中长文档的自我矛盾，涵盖不同的文档长度、自我矛盾类型和范围。我们分析了四种最先进的开源和商业可用的LLMs（GPT3.5、GPT4、PaLM2和LLaMAv2）在该数据集上的表现。尽管GPT4在此任务中表现最佳，甚至超越了人类，但我们发现其在处理需要更多细微差别和上下文的自我矛盾时仍然不够可靠。我们发布了数据集及相关实验代码（https://github.com/ddhruvkr/CONTRADOC）。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型在长文档中理解自我矛盾的能力不足问题。现有方法对自我矛盾的研究较少，缺乏系统性的数据集支持。

核心思路：通过构建ContraDoc数据集，提供多样化的自我矛盾示例，帮助评估和提升LLMs在此任务上的表现。设计上注重涵盖不同文档长度和自我矛盾类型，以全面分析模型能力。

技术框架：整体架构包括数据集构建、模型选择与评估三个主要阶段。首先，通过人类标注生成数据集；其次，选择四种主流LLMs进行实验；最后，评估模型在自我矛盾理解上的表现。

关键创新：ContraDoc数据集的构建是本文的核心创新，填补了长文档自我矛盾研究的空白。与现有方法相比，提供了更为丰富和多样的标注数据，便于深入分析。

关键设计：在实验中，采用了标准的评估指标来衡量模型的表现，并针对不同类型的自我矛盾进行了细致的分析，确保结果的可靠性和可比性。实验代码的开源也为后续研究提供了便利。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，GPT4在自我矛盾任务中表现最佳，准确率超过人类评估者。然而，在处理需要更复杂上下文的自我矛盾时，GPT4的表现仍显不足，显示出进一步改进的空间。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括法律文档分析、新闻报道审核和学术论文评估等。通过提升大型语言模型在自我矛盾理解上的能力，可以帮助自动化系统更好地处理复杂文本，减少信息误导，提高信息处理的准确性和可靠性。

📄 摘要（原文）

In recent times, large language models (LLMs) have shown impressive performance on various document-level tasks such as document classification, summarization, and question-answering. However, research on understanding their capabilities on the task of self-contradictions in long documents has been very limited. In this work, we introduce ContraDoc, the first human-annotated dataset to study self-contradictions in long documents across multiple domains, varying document lengths, self-contradictions types, and scope. We then analyze the current capabilities of four state-of-the-art open-source and commercially available LLMs: GPT3.5, GPT4, PaLM2, and LLaMAv2 on this dataset. While GPT4 performs the best and can outperform humans on this task, we find that it is still unreliable and struggles with self-contradictions that require more nuance and context. We release the dataset and all the code associated with the experiments (https://github.com/ddhruvkr/CONTRADOC).