如何解決自然語言生成任務中的指令歧義性

核心概念

提出一種新的任務AmbigNLG,旨在解決自然語言生成任務中指令的歧義性,並開發了一個分類系統來系統地識別和緩解不同類型的歧義,同時建立了AmbigSNINLG數據集來支持這一任務。實驗結果表明,這種方法可以顯著提高生成文本與用戶期望的一致性。

摘要

本文提出了一項新的任務AmbigNLG,旨在解決自然語言生成(NLG)任務中指令的歧義性。作者首先定義了任務歧義的概念,指的是指令不夠明確或詳細,導致大型語言模型(LLM)生成的輸出與用戶期望不一致。
為了解決這一問題,作者提出了一個歧義分類系統,將歧義分為6種類型:上下文、關鍵詞、長度、規劃、風格和主題。基於這個分類系統,作者提出了一種方法,通過在初始指令中添加更明確的補充指令來緩解歧義。
為了支持這一方法,作者構建了AmbigSNINLG數據集,包含2,500個標註了歧義類型和相應補充指令的實例。
通過對多個LLM模型的實驗,作者發現這種方法可以顯著提高生成文本與用戶期望的一致性,並減少輸出的多樣性。此外,一個涉及人機交互的案例研究也證實了這種方法在實際應用中的有效性,突出了解決任務歧義對充分發揮LLM能力的重要性。

統計資料

自然語言生成任務中,指令不夠明確或詳細,導致大型語言模型生成的輸出與用戶期望不一致。
在AmbigSNINLG數據集中,約75%的實例存在至少一種類型的任務歧義,35%的實例存在多種歧義。
使用我們提出的方法可以將ROUGE-L和BERTScore分別提高15.02和13.62個百分點。

引述

"我們提出了AmbigNLG,這是一項專門針對自然語言生成任務中指令歧義性的新任務。"
"我們開發了一個歧義分類系統,將歧義分為6種類型:上下文、關鍵詞、長度、規劃、風格和主題。"
"我們的方法可以顯著提高生成文本與用戶期望的一致性,並減少輸出的多樣性。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

AmbigNLG: Addressing Task Ambiguity in Instruction for NLG

by Ayana Niwa, ... 於 arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.17717.pdf

深入探究

如何進一步擴展歧義分類系統,以涵蓋更多類型的歧義?

要進一步擴展歧義分類系統，可以採取以下幾個步驟。首先，進行更廣泛的文獻調查，分析不同自然語言生成（NLG）任務中出現的各種歧義類型，特別是那些在現有分類中未被充分涵蓋的歧義。其次，通過收集和分析來自真實用戶的反饋，識別在實際應用中常見的歧義情況，這將有助於發現新的歧義類別。最後，建立一個動態更新的系統，允許研究人員和開發者根據新發現的歧義類型持續添加和調整分類，從而保持系統的靈活性和適應性。

如何在人機交互中更好地利用LLM生成的補充指令來解決歧義?

在人機交互中，可以通過以下方式更好地利用大型語言模型（LLM）生成的補充指令來解決歧義。首先，設計一個用戶友好的界面，讓用戶能夠輕鬆查看和選擇LLM提供的補充指令，這樣可以提高用戶的參與度和滿意度。其次，實施一個反饋機制，讓用戶能夠對生成的補充指令進行評價，這樣可以幫助模型學習哪些指令最有效，並進一步優化生成過程。最後，結合上下文信息，讓LLM在生成補充指令時考慮用戶的具體需求和背景，從而提高指令的相關性和有效性。

這種解決指令歧義的方法是否可以應用於其他自然語言處理任務,如問答或對話生成?

是的，這種解決指令歧義的方法可以應用於其他自然語言處理（NLP）任務，如問答和對話生成。在問答任務中，通過提供更清晰的問題指令，可以幫助LLM更準確地理解用戶的意圖，從而生成更相關的答案。在對話生成中，通過明確的上下文和主題指令，可以提高生成的對話的流暢性和一致性。此外，這種方法還可以幫助減少生成內容的多樣性，從而使對話更加集中於用戶的需求，提升整體的用戶體驗。