Learning with Rejection for Abstractive Text Summarization
Notice bibliographique
Résumé
State-of-the-art abstractive summarization systems frequently hallucinate content that is not supported by the source document, mainly due to noise in the training dataset.Existing methods opt to drop the noisy samples or tokens from the training set entirely, reducing the effective training set size and creating an artificial propensity to copy words from the source.In this work, we propose a training objective for abstractive summarization based on rejection learning, in which the model learns whether or not to reject potentially noisy tokens.We further propose a regularized decoding objective that penalizes non-factual candidate summaries during inference by using the rejection probability learned during training.We show that our method considerably improves the factuality of generated summaries in automatic and human evaluations when compared to five baseline models, and that it does so while increasing the abstractiveness of the generated summaries.1 Source: (...) Chris Cox, the university's director of development, said the research centre would translate discoveries made in the laboratory into new treatments.He said it would house 150 additional researchers who will be developing new ideas and treatments.Research will focus on radiation therapy, lung cancer, women's cancers, melanoma and haematological oncology.The centre is the result of a partnership between The University of Manchester, The Christie NHS Foundation Trust and Cancer Research UK.The Christie's chief executive Caroline Shaw said the funding would "help facilitate groundbreaking research right here in Manchester".(...)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».