QA-prompting: Improving Summarization with Large Language Models using Question-Answering

📄 arXiv: 2505.14347v2 📥 PDF

作者: Neelabh Sinha

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-09-21)

备注: Accepted at The Fifth Workshop on New Frontiers in Summarization (NewSumm) in The 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2025)

💡 一句话要点

提出QA-prompting以解决长文本摘要中的位置信息偏差问题

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

关键词: 长文本摘要 问答系统 信息提取 自然语言处理 语言模型 ROUGE评估 预训练模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在长文本摘要中存在位置信息偏差，导致关键信息提取不佳。
  2. QA-prompting通过问答作为中间步骤，简化了摘要生成过程，提升了信息提取效果。
  3. 实验结果显示，QA-prompting在多个数据集上表现优异，ROUGE分数提升显著。

📝 摘要（中文）

语言模型（LMs）在自然语言处理领域引发了革命，能够通过提示和上下文学习生成高质量文本。然而，模型在长文本摘要时常因位置信息偏差而难以提取关键信息。为了解决这一问题，本文提出了一种简单的提示方法——QA-prompting，利用问答作为生成摘要前的中间步骤。该方法在不需要微调或管道处理的情况下，通过一次LM调用提取关键信息并丰富文本上下文，从而改善摘要效果。实验结果表明，QA-prompting在多个领域的数据集上超越了基线和其他先进方法，ROUGE分数提升高达29%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长文本摘要中因位置信息偏差导致的关键信息提取不足的问题。现有方法如微调和管道处理存在复杂性和效果不稳定等痛点。

核心思路：QA-prompting的核心思想是通过问答作为生成摘要的中间步骤，提取关键信息并丰富上下文，从而减少位置信息偏差的影响。这样的设计使得摘要生成过程更加高效且准确。

技术框架：该方法的整体架构包括两个主要阶段：首先，通过问答模型提取文本中的关键信息；其次，利用提取的信息生成最终摘要。整个过程只需一次语言模型调用，避免了复杂的微调和管道处理。

关键创新：QA-prompting的创新之处在于其将问答与摘要生成结合，形成了一种新的提示方法。这与传统的微调或复杂管道处理方法本质上不同，提供了一种更简洁有效的解决方案。

关键设计：在实现过程中，QA-prompting并未依赖于特定的参数设置或损失函数，而是利用现有的预训练模型进行信息提取和摘要生成，确保了方法的通用性和可扩展性。通过选择领域特定的问题，进一步优化了摘要效果。

📊 实验亮点

实验结果显示，QA-prompting在多个数据集上表现优异，相较于基线和其他先进方法，ROUGE分数提升高达29%。这一显著提升证明了该方法在长文本摘要中的有效性，展示了其在实际应用中的潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括新闻摘要、学术文章总结以及社交媒体内容提炼等。QA-prompting方法的有效性和可扩展性使其在处理长文本摘要时具有实际价值，能够为信息获取和知识管理提供支持。未来，该方法可能在更多领域得到应用，推动自动摘要技术的发展。

📄 摘要（原文）

Language Models (LMs) have revolutionized natural language processing, enabling high-quality text generation through prompting and in-context learning. However, models often struggle with long-context summarization due to positional biases, leading to suboptimal extraction of critical information. There are techniques to improve this with fine-tuning, pipelining, or using complex techniques, which have their own challenges. To solve these challenges, we propose QA-prompting - a simple prompting method for summarization that utilizes question-answering as an intermediate step prior to summary generation. Our method extracts key information and enriches the context of text to mitigate positional biases and improve summarization in a single LM call per task without requiring fine-tuning or pipelining. Experiments on multiple datasets belonging to different domains using ten state-of-the-art pre-trained models demonstrate that QA-prompting outperforms baseline and other state-of-the-art methods, achieving up to 29% improvement in ROUGE scores. This provides an effective and scalable solution for summarization and highlights the importance of domain-specific question selection for optimal performance.