在擷取式摘要中兼顧品質與多樣性：公平摘要方法

Conceitos Básicos

本文提出了兩種新的擷取式摘要方法，FairExtract 和 FairGPT，旨在在多文件摘要中實現社會群體的公平代表性，同時保持摘要品質。

Resumo

本文探討自然語言處理（NLP）領域中多文件摘要的公平性問題，特別關注使用者生成內容中不同社會群體的均衡代表性。文章指出，現有的摘要方法往往無法確保跨不同社會群體的公平代表性，導致產生偏見的輸出。
文章介紹了兩種針對公平擷取式摘要的新方法：基於分群方法的 FairExtract 和利用 GPT-3.5-turbo 並具有公平性約束的 FairGPT。
FairExtract：基於分群的公平擷取式摘要方法
FairExtract 方法結合了文件嵌入、公平集分解和分群技術，以確保摘要的公平性和品質。其步驟如下：

**嵌入文件：**使用預先訓練的模型（如 BERT）將每個文件（推文）嵌入到高維空間中，捕捉其語義內容。
**公平集分解：**將資料集分解成公平集，每個公平集都維持兩個群體（G1 和 G2）之間的比例平衡。
**尋找公平集中心：**計算每個公平集的中心，即與同一公平集中所有其他文件的距離總和最小的文件。
**對公平集中心進行 k 中值分群：**對所有公平集的中心應用 k 中值分群演算法。
**摘要建構：**從每個 k 中值分群中選擇中心公平集，並將該公平集中的所有文件包含在最終摘要中。

FairGPT：基於大型語言模型的公平擷取式摘要方法
FairGPT 利用 GPT-3.5-turbo 生成公平的擷取式摘要，方法是從不同的社會群體中選擇相同數量的句子。它應用公平性檢查，並使用最長公共子序列（LCS）方法將生成的摘要與原始推文進行匹配。其步驟如下：

**輸入準備：**將資料集分成兩組（例如，白人和西班牙語方言），並為每個群體建立一個包含句子的文件作為摘要過程的輸入。
**使用大型語言模型進行摘要：**使用大型語言模型（GPT-3.5-turbo）生成長度為 L 的摘要，從每個群體中選擇 L/2 個句子，以確保平衡的代表性。
**使用最長公共子序列（LCS）進行匹配：**由於 GPT 有時會生成部分句子，因此應用 LCS 將生成的摘要與最接近的原始推文進行匹配。
**輸出檢查：**生成摘要後，驗證兩個關鍵方面：每個 GPT 生成的句子中至少 50% 的內容必須使用 LCS 與相應的原始推文匹配；摘要必須是完全公平的，每個群體的代表性相等。
**最終輸出：**一旦摘要滿足了公平性和相似性要求，就將其保存為最終輸出。

實驗結果
實驗結果表明，FairExtract 和 FairGPT 在不顯著影響標準品質指標的情況下，都能實現完美的公平性。與其他基於分群的方法相比，FairExtract 在 SUPERT+F、BLANC+F、SummaQA+F 和 UniEval+F 等大多數綜合指標上表現出色。在基於大型語言模型的方法中，FairGPT 在品質和公平性方面都表現出色，在 SUPERT+F、BLANC+F、SummaQA+F、BARTScore+F 和 UniEval+F 等幾乎所有指標上都取得了最高的綜合分數。
結論
本文提出的 FairExtract 和 FairGPT 方法為解決多文件擷取式摘要中的公平性挑戰提供了有效的解決方案。這些方法成功地在保持摘要品質的同時，確保了不同社會群體的均衡代表性，為構建更公平、更具包容性的摘要系統邁出了重要一步。

Estatísticas

DivSumm 資料集包含來自三個種族群體（白人、西班牙裔和非裔美國人）的推文，涵蓋 25 個主題，每個主題每個群體 30 條推文，總計 2,250 條推文。
每個模型對每個主題生成 75 個不同的摘要，以便全面評估其公平性和品質。
FairExtract 和 FairGPT 在公平性指標 F 上取得了完美的 1 分，表明它們在摘要中實現了群體的均衡代表性。
ChatGPT-EXT 在品質指標方面表現最佳，但在公平性指標 F 上僅取得 0.698 分，表明在群體代表性方面仍有改進空間。
即使在公平性權重降低至 16% 的情況下，FairExtract 仍然優於大多數基於分群的方法，而 FairGPT 仍然是表現最佳的基於大型語言模型的方法。

Principais Insights Extraídos De

Fair Summarization: Bridging Quality and Diversity in Extractive Summaries

by Sina Bagheri... às arxiv.org 11-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.07521.pdf

Perguntas Mais Profundas

如何將 FairExtract 和 FairGPT 方法擴展到擷取式摘要之外，應用於其他自然語言處理任務，例如自動文檔生成或機器翻譯？

將 FairExtract 和 FairGPT 扩展到其他自然语言处理任务，例如自动文档生成或机器翻译，需要根据具体任务的特点进行调整和改进。以下是一些思路：
自动文档生成：

FairExtract: 可以将 FairExtract 中的“公平聚类”概念应用于文档生成过程中的主题选择和内容组织。例如，可以将不同社会群体的观点或经验视为不同的“聚类”，并确保在生成的文档中公平地涵盖这些聚类。
FairGPT: 可以将 FairGPT 中的“公平约束”和“最长公共子序列”方法应用于文档生成过程中的句子生成和段落组织。例如，可以设定约束条件，要求生成的句子或段落中包含来自不同社会群体的观点，并使用最长公共子序列方法来确保生成的文本与原始数据保持一致性。
机器翻译：

FairExtract: 可以将 FairExtract 用于翻译模型的训练数据选择，确保训练数据中包含来自不同社会群体的语言数据，以减少翻译模型的偏见。
FairGPT: 可以将 FairGPT 用于翻译结果的后处理，例如，可以设定约束条件，要求翻译结果中保留原文本中体现出的社会群体特征，并使用最长公共子序列方法来评估翻译结果的公平性。
总而言之，FairExtract 和 FairGPT 提供了一种通用的框架，可以根据具体任务的特点进行调整和改进，以实现更公平的自然语言处理应用。

在評估摘要的公平性時，除了群體代表性之外，還有哪些其他因素需要考慮？例如，如何評估摘要是否準確地反映了每個群體內部的觀點多樣性？

除了群体代表性之外，评估摘要的公平性还需要考虑以下因素：

观点多样性： 摘要应该准确地反映每个群体内部的观点多样性，避免过度简化或偏向于某一种观点。可以使用以下方法评估观点多样性：

观点聚类： 将每个群体的句子或短语进行聚类，分析每个聚类的大小和分布，以评估观点的多样性。
观点覆盖率： 评估摘要中涵盖了多少个不同的观点，以及这些观点在原始文本中的比例。

情感倾向： 摘要应该避免对特定群体的情感偏见，例如，避免过度强调某个群体的负面观点或弱化其正面观点。可以使用情感分析技术来评估摘要的情感倾向。
文化敏感性： 摘要应该避免使用对特定群体具有冒犯性或歧视性的语言，并尊重不同群体的文化差异。可以使用预先定义的敏感词列表或基于机器学习的模型来识别潜在的文化敏感性问题。
为了更全面地评估摘要的公平性，可以结合使用多种指标，并进行人工评估，以弥补自动评估方法的不足。

如果將 FairExtract 和 FairGPT 方法應用於新聞報導或學術論文等更正式的文本類型，其效果如何？這些方法是否需要針對不同文本類型進行調整？

将 FairExtract 和 FairGPT 应用于新闻报道或学术论文等更正式的文本类型，需要进行一些调整：
FairExtract:

文本预处理： 正式文本的结构和语言特点与社交媒体文本不同，需要进行相应的预处理，例如，去除特殊符号、识别实体和关键词等。
特征表示： 正式文本的语义信息更加丰富，需要使用更强大的特征表示方法，例如，预训练语言模型 (BERT, RoBERTa) 等。
聚类算法： 可以根据具体任务的特点选择合适的聚类算法，例如，层次聚类、密度聚类等。
FairGPT:

提示工程： 需要针对正式文本的特点设计合适的提示，引导模型生成更准确、流畅的摘要。
约束条件： 需要根据具体任务的需求设定更精细的约束条件，例如，限制摘要的长度、关键词的出现频率等。
模型微调： 可以考虑使用领域相关的语料库对模型进行微调，以提高模型在正式文本上的表现。
总而言之，FairExtract 和 FairGPT 的核心思想可以应用于不同类型的文本，但需要根据具体任务的特点进行调整和改进。例如，在处理新闻报道时，可以考虑将新闻事件的不同方面或不同利益相关者的观点作为不同的“群体”，以确保摘要的公平性和全面性。在处理学术论文时，可以考虑将不同的研究方法、实验结果或理论观点作为不同的“群体”，以确保摘要能够准确地反映论文的核心内容和贡献。