P^3SUM: Preserving Author's Perspective in News Summarization with Diffusion Language Models

📄 arXiv: 2311.09741v2 📥 PDF

作者: Yuhan Liu, Shangbin Feng, Xiaochuang Han, Vidhisha Balachandran, Chan Young Park, Sachin Kumar, Yulia Tsvetkov

分类: cs.CL, cs.LG

发布日期: 2023-11-16 (更新: 2024-04-04)

💡 一句话要点

提出P^3SUM以解决新闻摘要中作者意图保留问题

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

关键词: 新闻摘要 作者意图 政治观点 扩散模型 机器学习 文本生成 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有摘要方法在保留作者的政治观点方面存在显著不足，超过50%的摘要改变了原文的意图。
  2. P^3SUM通过引入政治观点分类器，逐步评估生成摘要的政治倾向，确保摘要忠实于原文立场。
  3. 实验结果显示，P^3SUM在立场保留成功率上比现有方法提高了13.7%，同时在摘要质量标准指标上表现竞争力。

📝 摘要（中文）

本研究首次设计了忠实于作者意图的摘要系统，而不仅仅是文章的语义内容。通过对政治观点在新闻摘要中的保留进行案例研究，我们发现现有方法在超过50%的摘要中改变了新闻文章的政治观点，误传了作者的意图。因此，我们提出了P^3SUM，这是一种基于扩散模型的摘要方法，通过政治观点分类器进行控制。在P^3SUM中，生成摘要的政治倾向在每个解码步骤中被迭代评估，任何偏离原始立场的情况都会导致损失反向传播到嵌入层，从而在推理时引导摘要的政治立场。大量实验表明，P^3SUM在立场保留的成功率上比现有的最先进摘要系统和大型语言模型提高了多达13.7%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决新闻摘要中作者意图的保留问题，现有方法常常改变文章的政治观点，导致意图误传。

核心思路：P^3SUM通过引入政治观点分类器，在生成摘要的每一步都评估其政治倾向，确保生成的摘要与原文立场一致。

技术框架：P^3SUM的整体架构包括数据输入、政治观点分类、摘要生成和损失反向传播四个主要模块。每个模块在生成过程中相互作用，确保最终摘要的政治倾向与原文一致。

关键创新：P^3SUM的核心创新在于其动态评估机制，通过在解码过程中实时监控政治倾向，显著提高了立场保留的成功率。这一方法与传统的静态摘要生成方法本质上不同。

关键设计：在P^3SUM中，损失函数设计为对偏离原始立场的摘要施加惩罚，嵌入层的更新则通过反向传播实现。此外，政治观点分类器的准确性和响应速度也是设计中的关键考虑。

📊 实验亮点

实验结果表明，P^3SUM在立场保留的成功率上比现有的最先进摘要系统提高了多达13.7%。同时，在标准摘要质量指标上，P^3SUM也展现出竞争力的表现，证明了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括新闻媒体、社交媒体内容生成以及任何需要忠实于作者意图的文本摘要系统。通过提高摘要的准确性和可信度，P^3SUM能够帮助读者更好地理解新闻内容，减少误解和偏见的传播，具有重要的社会价值和影响力。

📄 摘要（原文）

In this work, we take a first step towards designing summarization systems that are faithful to the author's intent, not only the semantic content of the article. Focusing on a case study of preserving political perspectives in news summarization, we find that existing approaches alter the political opinions and stances of news articles in more than 50% of summaries, misrepresenting the intent and perspectives of the news authors. We thus propose P^3SUM, a diffusion model-based summarization approach controlled by political perspective classifiers. In P^3SUM, the political leaning of a generated summary is iteratively evaluated at each decoding step, and any drift from the article's original stance incurs a loss back-propagated to the embedding layers, steering the political stance of the summary at inference time. Extensive experiments on three news summarization datasets demonstrate that P^3SUM outperforms state-of-the-art summarization systems and large language models by up to 13.7% in terms of the success rate of stance preservation, with competitive performance on standard metrics of summarization quality. Our findings present a first analysis of preservation of pragmatic features in summarization, highlight the lacunae in existing summarization models -- that even state-of-the-art models often struggle to preserve author's intents -- and develop new summarization systems that are more faithful to author's perspectives.