利用大型语言模型实现生物医学及更广领域的零样图述摘要
计算与语言
2025-01-10 v1
摘要
本文探讨了大型语言模型（LLM）用于零样图述摘要（Lay Summarisation）的应用。我们提出了一种基于真实流程的新颖两阶段图述摘要框架，发现基于此方法生成的摘要在人类评判中更受青睐。为帮助在零样设置下使用 LLM 制定最佳实践，我们还评估了 LLM 作为评判者的能力，发现其能够复制人类评判者的偏好。最后，我们初步尝试为自然语言处理（NLP）文章进行图述摘要，发现 LLM 能够泛化到此新领域，并通过深入的人类评估进一步凸显我们所提出方法生成摘要的更大实用性。
引用
@article{arxiv.2501.05224,
title = {Leveraging Large Language Models for Zero-shot Lay Summarisation in Biomedicine and Beyond},
author = {Tomas Goldsack and Carolina Scarton and Chenghua Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.05224},
year = {2025}
}
备注
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