中国文章段落级主题结构表示、语料库和基准的构建与分析

Conceitos essenciais

本文提出了一种三层次的中文段落级主题结构表示方法,并基于此构建了最大规模和高质量的中文段落级主题结构语料库(CPTS)。同时,我们在CPTS上构建了多个强基线模型,验证了其在主题分割和大纲生成任务上的可计算性,并初步证明了其在下游任务(如话语分析)中的有用性。

Resumo

本文首先提出了一种三层次的中文段落级主题结构表示方法,包括段落边界、主题边界、子标题和标题。这种表示方法可以更全面地捕捉文档的高层次主题结构。

为了填补中文段落级主题结构资源的空白,作者设计了一种双阶段人机协作的注释方法,构建了最大规模和高质量的中文段落级主题结构语料库(CPTS)。第一阶段采用启发式自动抽取方法从大规模新闻文本中提取主题结构,第二阶段由人工验证者对自动抽取的结果进行校验,确保语料库的语义正确性。最终,CPTS包含14393篇文档,质量较高(94.79%的标注者一致率和0.849的Kappa值)。

为了验证CPTS的可计算性,作者在主题分割和大纲生成两个基本任务上构建了多个强基线模型,包括ChatGPT。实验结果表明,基于CPTS训练的模型在这两个任务上都取得了较好的性能。此外,初步实验还证明了CPTS在下游任务(如话语分析)中的有用性。

总之,本文提出的中文段落级主题结构表示方法和构建的CPTS语料库,为中文主题结构相关研究提供了有价值的资源,并为进一步提高主题分割和大纲生成的性能奠定了基础。

Estatísticas

文档平均长度为1727.96个词。
文档平均包含14.76个段落。
子标题平均长度为12.33个词。
每个主题平均包含3.70个段落。
每篇文档平均包含4.00个子标题。

Citações

"本文提出了一种三层次的中文段落级主题结构表示方法,包括段落边界、主题边界、子标题和标题。这种表示方法可以更全面地捕捉文档的高层次主题结构。"
"为了填补中文段落级主题结构资源的空白,作者设计了一种双阶段人机协作的注释方法,构建了最大规模和高质量的中文段落级主题结构语料库(CPTS)。"
"实验结果表明,基于CPTS训练的模型在主题分割和大纲生成两个基本任务上都取得了较好的性能。此外,初步实验还证明了CPTS在下游任务(如话语分析)中的有用性。"

Principais Insights Extraídos De

Advancing Topic Segmentation and Outline Generation in Chinese Texts

by Feng Jiang,W... às arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.14790.pdf

Perguntas Mais Profundas

如何进一步扩展当前的主题分割和大纲生成的联合学习框架,以更好地处理较长子标题的挑战?

当前的主题分割和大纲生成的联合学习框架可以进一步扩展，以更好地处理较长子标题的挑战。一种可行的方法是将当前的联合学习框架扩展为更复杂的模型，例如集成异构文本分类任务（如主题分割）和文本生成任务（如大纲生成）到一个统一的生成模型中。这样的模型可以基于强大的大规模语言模型，通过在给定结构的情况下生成更多受控内容，从而更好地处理较长子标题的挑战。此外，可以探索更复杂的模型架构，如引入更多的上下文信息或引入更多的任务约束，以提高模型对较长子标题的生成能力。

如何从自底向上和自顶向下两个角度,探索段落级主题结构的层次性,并利用大规模语言模型的能力来建模不同层次主题之间的关系?

从自底向上的角度，可以通过对段落级主题结构进行分层表示，包括段落边界、主题边界、子标题和标题，以更全面地表达段落级信息。这种分层表示可以捕捉不同主题之间的关系，包括段落与子标题之间的关系以及子标题与标题之间的关系。通过这种方式，可以更好地理解文档的内容和结构，并利用大规模语言模型来建模不同层次主题之间的关系。
从自顶向下的角度，可以探索如何利用大规模语言模型的能力来推断不同层次主题之间的关系。通过在模型中引入层次性的表示，可以更好地捕捉不同层次主题之间的关系，从而实现更准确的主题分割和大纲生成。此外，可以探索如何利用大规模语言模型的上下文理解能力来推断不同层次主题之间的语义关系，从而更好地建模不同层次主题之间的关系。

CPTS语料库的构建方法是否可以应用于其他类型的文本,如法律文件、小说和学术论文,以进一步丰富中文主题结构相关资源?

CPTS语料库的构建方法可以应用于其他类型的文本，如法律文件、小说和学术论文，以进一步丰富中文主题结构相关资源。只要这些文本具有一些指示段落级主题结构的标记，就可以使用我们的方法进行构建。例如，在法律文件中，特殊标记可能指示不同章节或段落的主题结构；在小说中，特殊标记可能表示不同情节或章节的主题结构；在学术论文中，特殊标记可能表示不同部分或段落的主题结构。通过应用我们的方法，可以构建不同类型文本的段落级主题结构语料库，从而更好地理解和分析这些文本的主题结构。