ATLAS：基于属性控制提升非专家摘要生成
计算与语言
2024-06-11 v1
摘要
非专家摘要生成旨在产生易于非专业读者理解的科学文章摘要。然而，现有工作假设采用一种通用方法，使得生成摘要的内容和风格完全依赖于用于训练模型的数据。在实际应用中，不同水平的受众具有特定需求，这会影响应出现在摘要中的内容以及其呈现方式。针对这一问题，我们提出一种新的 abstractive 摘要方法——ATLAS，能够通过针对性控制属性来控制生成摘要各类属性，这些属性共同决定生成摘要的整体“通俗度”。我们在生物医学非专家摘要数据集上对 ATLAS 进行评估，结果显示其在主流摘要指标上超越了最先进的基线方法。此外，关于我们所选可控属性的判别力和新兴影响力的额外分析进一步证明了我们方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2406.05625,
title = {ATLAS: Improving Lay Summarisation with Attribute-based Control},
author = {Zhihao Zhang and Tomas Goldsack and Carolina Scarton and Chenghua Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.05625},
year = {2024}
}