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应对神经图表摘要中的幻觉问题

计算与语言 2023-08-11 v1 机器学习

摘要

文本生成中的幻觉是指系统产生未基于输入文本的输出现象。在这项工作中,我们解决神经图表摘要中的幻觉问题。我们的分析表明,图表摘要训练数据集的目标端常包含额外信息,从而导致幻觉。我们提出一种基于自然语言推理(NLI)的方法来预处理训练数据,并通过人工评估表明我们的方法显著减少了幻觉。我们还发现,缩短输入序列中的长距离依赖以及添加如标题和图例等图表相关信息可改善整体性能。

关键词

引用

@article{arxiv.2308.00399,
  title  = {Tackling Hallucinations in Neural Chart Summarization},
  author = {Saad Obaid ul Islam and Iza Škrjanec and Ondřej Dušek and Vera Demberg},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2308.00399},
  year   = {2023}
}

备注

To be presented in INLG 2023