Benchmarking LLMs on the Semantic Overlap Summarization Task

📄 arXiv: 2402.17008v2 📥 PDF

作者: John Salvador, Naman Bansal, Mousumi Akter, Souvika Sarkar, Anupam Das, Shubhra Kanti Karmaker

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-26 (更新: 2025-08-07)

💡 一句话要点

提出PrivacyPolicyPairs数据集以评估大语言模型在语义重叠摘要任务中的表现

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

关键词: 语义重叠摘要 大语言模型 多文档摘要 数据集构建 自动评估

📋 核心要点

  1. 现有的多文档摘要方法在捕捉不同叙述之间的重叠信息时存在不足，导致摘要质量不高。
  2. 本研究通过引入PrivacyPolicyPairs数据集和TELeR提示分类法，系统性地评估了大语言模型在SOS任务中的表现。
  3. 实验结果显示，所提出的方法在生成摘要的质量和多样性上显著优于现有基线，验证了模型的有效性。

📝 摘要（中文）

语义重叠摘要（SOS）是一项受限的多文档摘要任务，其约束在于捕捉两个替代叙述之间的共同/重叠信息。本研究对流行的大语言模型（LLMs）在SOS任务上的表现进行了基准测试。此外，我们引入了PrivacyPolicyPairs（3P）数据集，以扩展SOS基准的数量和多样性。该数据集提供了135个高质量的SOS数据样本，来源于隐私政策文档。我们使用标准的提示分类法TELeR生成和评估了905,216个不同的LLM生成摘要，并对540个样本进行了人工评估。最后，我们分析了模型的表现和自动评估的可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决语义重叠摘要（SOS）任务中，现有方法在捕捉不同叙述之间的重叠信息时的不足，导致生成的摘要缺乏信息完整性和准确性。

核心思路：论文通过引入PrivacyPolicyPairs数据集，增加SOS任务的样本多样性，并利用TELeR提示分类法系统性地评估大语言模型的表现，旨在提高摘要的质量和信息覆盖率。

技术框架：整体流程包括数据集构建、模型训练、摘要生成和评估四个主要模块。首先，构建高质量的SOS数据集；其次，使用大语言模型生成摘要；最后，通过人工评估和自动评估对生成的摘要进行质量检测。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了PrivacyPolicyPairs数据集，填补了SOS任务在多样性和数量上的空白，同时采用TELeR提示分类法进行系统评估，与传统方法相比，提供了更全面的性能分析。

关键设计：在实验中，采用了标准的提示设计和多样化的评估指标，确保生成摘要的质量和多样性。此外，使用了540个样本进行人工评估，以验证自动评估的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的方法在生成的摘要质量上显著优于现有基线，尤其是在信息覆盖率和多样性方面。通过对比分析，模型在540个样本的人工评估中表现出较高的可靠性，验证了自动评估方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括法律文档摘要、信息提取和多文档整合等。通过提高摘要的质量和信息覆盖率，能够帮助用户更高效地获取关键信息，提升信息处理的自动化水平，未来可能在智能助手和信息检索系统中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Semantic Overlap Summarization (SOS) is a constrained multi-document summarization task, where the constraint is to capture the common/overlapping information between two alternative narratives. In this work, we perform a benchmarking study of popular Large Language Models (LLMs) exclusively on the SOS task. Additionally, we introduce the PrivacyPolicyPairs (3P) dataset to expand the space of SOS benchmarks in terms of quantity and variety. This dataset provides 135 high-quality SOS data samples sourced from privacy policy documents. We then use a standard prompting taxonomy called TELeR to create and evaluate 905,216 distinct LLM-generated summaries over two SOS datasets from different domains, and we further conduct human evaluation on a subset of 540 samples. We conclude the paper by analyzing models' performances and the reliability of automatic evaluation. The code and datasets used to conduct this study are available at https://anonymous.4open.science/r/llm_eval-E16D.