面向开放域多文档摘要的轻量级段落检索方法——LightPAL
计算与语言
2024-10-18 v2
摘要
开放域多文档摘要（ODMDS）是针对用户查询从大型文档集合生成摘要的任务，这一任务对于高效满足用户的多样化信息需求至关重要。传统的检索-总结方法在ODMDS任务中不足，因这些查询往往需要超过初始检索段落所提供的更广阔的上下文，使检索所有相关信息在单次搜索中变得具有挑战性。虽然迭代检索方法已被用于多跳问答（MQA），但由于重复的大语言模型推理导致延迟高，不适用于ODMDS。为此，我们提出了LightPAL，这是一种面向ODMDS的轻量级段落检索方法。LightPAL利用大语言模型预构建表示段落关系的图，然后在检索过程中采用随机游走，避免了重复的大语言模型推理。实验表明，LightPAL在检索和摘要指标上均优于朴素稀疏检索器和预训练稠密检索器，同时在迭代MQA方法中实现更高的效率。
引用
@article{arxiv.2406.12494,
title = {LightPAL: Lightweight Passage Retrieval for Open Domain Multi-Document Summarization},
author = {Masafumi Enomoto and Kunihiro Takeoka and Kosuke Akimoto and Kiril Gashteovski and Masafumi Oyamada},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.12494},
year = {2024}
}
备注
15 pages, 7 figures, 6 tables