MACSum：基于混合属性的可控摘要生成
计算与语言
2023-06-08 v2
摘要
可控摘要允许用户生成具有指定属性的定制化摘要。然而，由于缺乏受控摘要的标注数据，现有工作不得不通过改编通用摘要基准来构造伪数据集。此外，大多数研究侧重于单独控制单一属性（例如短摘要或高抽象度摘要），而非同时控制多个属性的组合（例如短且高抽象度的摘要）。本文提出 MACSum，这是首个用于混合属性控制的人类标注摘要数据集。它包含来自新闻文章和对话两个领域的源文本，以及由五个设计属性（长度、抽取性、具体性、主题和说话人）控制的人类标注摘要。我们基于硬提示微调（hard prompt tuning）和软前缀微调（soft prefix tuning）提出了两种简单而有效的参数高效方法，用于混合可控摘要这一新任务。结果与分析表明，硬提示模型在所有指标和人类评估中均取得最佳性能。然而，混合属性控制对于摘要任务仍具挑战性。我们的数据集与代码发布于 https://github.com/psunlpgroup/MACSum。
引用
@article{arxiv.2211.05041,
title = {MACSum: Controllable Summarization with Mixed Attributes},
author = {Yusen Zhang and Yang Liu and Ziyi Yang and Yuwei Fang and Yulong Chen and Dragomir Radev and Chenguang Zhu and Michael Zeng and Rui Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.05041},
year = {2023}
}
备注
TACL 2023