基于指令提示的多查询聚焦灾难摘要

大规模紧急事件的自动摘要在灾害管理中起着关键作用。第二届CrisisFACTS旨在推进基于多源事实发现的灾难摘要，重点关注Twitter、Reddit、Facebook和Webnews等网络来源。在此任务中，参与者需要开发能够从多个灾难相关事件中提取关键事实的系统，这些事实最终构成摘要。本文描述了我们应对这一挑战性任务的方法。我们遵循先前的工作，提出结合检索、重排序和一种极其简单的指令遵循摘要方法。两阶段检索管道依赖于BM25和MonoT5，而摘要模块则基于开源大语言模型（LLM）LLaMA-13b。对于摘要，我们探索了一种受问答（QA）启发的提示方法，并发现证据对于提取与查询相关的事实很有用。自动指标和人工评估显示了强大的结果，但也凸显了开源系统与专有系统之间的差距。