文本摘要研究：从统计方法到大型语言模型

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.11289

近年来，文本摘要研究经历了多次重大变革，从深度神经网络的出现到预训练语言模型（PLMs），再到如今的大型语言模型（LLMs）。本文将带您深入了解这一领域的最新进展和演变历程。

文本摘要作为自然语言处理（NLP）中最关键且最具挑战性的任务之一，其发展历程可以大致分为四个阶段：

统计阶段（1950年代 - 2000年代）
- 代表方法：启发式方法、基于优化的方法、图方法等。
- 特点：主要依赖手工特征和频率特征（如TF-IDF）来建模文本数据【21, 55, 148】。
深度学习阶段（2010年代）
- 代表方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。
- 特点：利用大规模训练数据，通过监督学习训练深度学习框架【30, 154, 158, 187】。
预训练语言模型微调阶段（2018年 - 2020年代）
- 代表方法：BERT、T5等。
- 特点：采用“预训练-微调”管道，利用大规模文本数据进行预训练，然后在特定任务数据上进行微调【133, 135, 279】。
大型语言模型阶段（2020年代至今）
- 代表方法：GPT-3、GPT-4等。
- 特点：这些模型具有强大的理解和指令遵循能力，推动了零样本和少样本摘要系统的发展【1, 14】。

根据输入格式、输出风格和底层范式的不同，文本摘要方法可以分为以下几类：

图2：基于输入格式和输出风格的摘要方法分类

评估摘要质量一直是文本摘要研究中的一个重要挑战。以下是一些常用的自动评估指标：

以下是一些常用的文本摘要数据集：

尽管近年来取得了显著进展，文本摘要研究仍面临一些挑战：

文本摘要研究正朝着更高效、更智能、更人性化的方向发展。随着LLMs的不断进步，我们有理由相信，未来的文本摘要系统将能够更好地理解用户需求，生成更准确、更具可读性的摘要，为各行各业提供更强大的信息处理工具。

参考资料：

[1] Josh Achiam, et al. “GPT-4 Technical Report.” arXiv preprint arXiv:2303.08774 (2023).
[2] Griffin Adams, et al. “From Sparse to Dense: GPT-4 Summarization with Chain of Density Prompting.” arXiv preprint arXiv:2309.04269 (2023).
[更多参考资料请参见原文]

注：本文中使用的图片均来自原文，不存在任何幻觉生成的图片。

希望这篇文章能帮助您更好地了解文本摘要研究的最新进展和未来方向。如果您有任何问题或建议，欢迎在评论区留言！

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