自动摘要技术近年来取得了巨大的进步，但除了关注摘要的长度、主题和风格外，一个重要但常常被忽视的方面是摘要的信息密度。信息密度指的是在有限的字数内，摘要包含的信息量。本文将介绍一种名为CoD的方法，它通过人类偏好来提高摘要的信息密度，使其更具实用性。
开篇故事
在信息爆炸的时代，人们对信息的获取和处理变得越来越依赖自动摘要技术。无论是阅读新闻、研究论文，还是了解社交媒体上的热门话题，自动摘要都可以帮助我们快速获取关键信息。然而，随着大语言模型的崛起，我们不仅追求更短的摘要，还需要更多的信息被包含在其中。这就是CoD方法的诞生背景。
CoD方法简介
CoD（Chain of Density）是一种基于prompt的迭代方法，旨在提高自动摘要的信息密度。它的核心思想是在不增加总长度的情况下，逐步增加摘要中的实体密度。这个方法的独特之处在于它结合了抽象、压缩和融合三个关键元素。
CoD的工作流程
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初始摘要生成：首先生成一个初始的、实体稀少的摘要。
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实体识别：在不增加总长度的情况下，识别源文本中的一组独特的突出实体。
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实体融合：将这些识别出的实体逐步融合到之前的摘要中，每次融合一个实体。每个摘要的实体与token比例都高于前一个摘要。
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迭代：重复步骤2和步骤3，直到摘要达到期望的信息密度。
CoD的人类偏好研究
为了确定人类对高信息密度摘要的偏好，研究者进行了一项人类偏好研究。他们随机展示了经过CoD方法处理的摘要以及人类编写的摘要给论文的前四位作者，并让他们选择最喜欢的摘要。结果显示，大多数人更喜欢具有高信息密度的摘要，而且这些摘要几乎与人类编写的摘要一样密集。
CoD方法的意义和应用
CoD方法的贡献不仅在于提高了摘要的信息密度，还在于为大语言模型的表达能力提供了启发。随着信息爆炸的不断加剧，我们需要更有效地处理和传递信息，而高信息密度的摘要正是实现这一目标的有效工具。
此外，CoD方法的开源数据集和评估工具使研究者和开发者能够进一步探索和改进自动摘要技术。
结论
CoD方法是一种有潜力的方法，可以提高自动摘要的信息密度，使其更适用于各种应用场景。随着自动摘要技术的不断发展，我们可以期待更多类似的方法出现，进一步改进我们获取和处理信息的方式。
了解CoD方法的工作原理和意义，有助于我们更好地利用自动摘要技术，提高信息获取的效率和质量。
（本文参考论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.04269.pdf）
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