Li_Taichi的博客

原创 大型语言模型与文本摘要

抽取式摘要是自然语言处理中的一项重要任务，它旨在通过直接提取句子将长文档压缩成更短的版本。最近引入的ChatGPT由于其在广泛的下游任务上的卓越性能而引起了NLP社区的极大兴趣。然而，对事实性和可靠性的担忧阻碍了其在摘要系统中的实际应用。本文首先全面评估了ChatGPT在提取摘要上的性能，并将其与传统的微调方法在各种基准数据集上进行了比较。我们的实验分析表明，ChatGPT的提取摘要性能在ROUGE分数方面仍然不如现有的监督系统。此外，我们还探讨了上下文学习和思维链推理在提高其性能方面的有效性。