# InstructSum: 自然言語の指示による要約の生成制御

西田光甫西田京介 斉藤いつみ 齋藤邦子
日本電信電話株式会社 NTT 人間情報研究所
kosuke.nishida.ap@hco.ntt.co.jp

## 概要

GPT-3 などの事前学習済み言語モデルは，訓練 データを使うことなく指示を入力するだけで出力を タスクに適合させることができる。自然言語の指示 による言語モデルの出力制御の従来研究では，複数 のタスクの中の 1 つとして要約タスクへの適合を扱 い，どのような要約を出力するかまで制御する取り 組みがなかった. そこで本研究では, 3309 個の要約タスクを持つ InstructSum データセットを作成し た. さらに，長いソーステキストと指示の関係性を 効率的にモデリングする手法を提案した．評価実験 で InstructSum と提案手法の有効性を確認した。

## 1 はじめに

GPT-3 などの事前学習済み言語モデルは，言語モ デルにタスク定義や入出力例を自然言語で指示する ことで，モデルの Fine-Tuningを行わずに出力を制御することを可能にした [1]. 自然言語の指示によ る出力の制御は，非専門家や訓練データのないサー ビスに AI 開発の門戸を開いたことで，大きな注目 を集めている。近年では，モデルが指示に従う能力 を高めるため，大量のタスクを用意し，タスクごと に異なる指示を与えて教師ありマルチタスク学習を 行う Instruction Tuning が提案された [2]. Instruction Tuning を加えた事前学習済み言語モデルは，指示を 入力するだけで通常の訓練データを用いた教師あり 学習モデルに匹敵する性能を達成することが報告さ れている $[2,3,4]$.

本研究では, Instruction Tuning を要約タスクに導入し，自然言語の指示によって要約を制御すること に取り組む. 第一の貢献として，要約に特化した Instruction Tuning のデータセットとして InstructSum を作成した。このデータセットでは，クラスタリン グによって書き方が共通している要約の集合を得 て，クラウドソーシングによって要約の書き方を自然言語の指示に書き下した. 第二の貢献として，要

図1要約タスクにおける instruction-tuning.

約対象のテキスト（ソーステキスト）のみを先にエ ンコードして内部表現として保持することで，指示 だけを高速にエンコード可能なモデルを実現した. Instruction Tuning の従来研究に比較して要約タスク では入力長が長くなるが，提案モデルは精度を落と さずかつ効率的に指示とソーステキストを処理でき る. 評価実験により, InstructSum と提案手法の有効性を確認した。

## 2 InstructSum

## 2.1 問題定義

学習 ある要約タスクを自然言語で表現する指示 $I$ が与えられる。各タスクの訓練データとして (ソーステキスト $S$ ，ターゲットテキスト $T_{S, I}$ ) のぺ アの集合が与えられる。複数個のタスクから要約モ デルを学習する。

推論 要約モデルは，未知の指示（タスク）I と 未知のソーステキスト $S$ が与えられると，ターゲッ トテキスト $T_{S, I}$ を出力する.

## 2.2 データセットの収集

概要 前節で定義した問題定義に従うデータセッ トを構築するため，まず類似した書き方に基づく ターゲットテキスト（および対応するソーステキス

ト）のクラスタを作成し，クラスタ内のターゲット テキストに共通する指示を作成する。ここで，クラ スタ内のソース・ターゲットテキストの集合がタス クの訓練データに相当する.

ソース・ターゲットテキストの収集 [5] に従い， Wikipedia の概要部分をターゲットテキストとした.彼らは複数文書要約のために外部リンクの情報や Google 検索 API の結果を使ってソーステキストを 収集したが，本研究では同じ記事の概要以外の部分 をソーステキストとして利用した.

## ターゲットテキストのクラスタリング次にター ゲットテキストをクラスタリングし，書き方が類似 した記事のクラスタを得る. 複数の概要部分に共通 する下書きを作成するタスクを提案した [6] の手法 を参考にした。まず記事タイトルを単語分割し，同 じ箇所の 1 単語以外が一致するクラスタを作成す る. 次にターゲットテキストを単語分割し，クラス タ内の他のテキストに対してレーベンシュタイン距離を計算する. 全てのテキストと単語長の 0.7 倍以上離れている場合にクラスタから削除する．クラス タの大きさが 4 以下の場合はクラスタを削除する.

指示文の作成上記の手段で収集したクラスタの うち 900 クラスタ 8993 概要部分に対してアノテー ションを付与した. まず，以下の操作を繰り返しク ラスタに対して 5 つ指示文を作成する. この操作 では，ワーカの負荷軽減のため 1 クラスタ当たり 5 つのターゲットテキストを読む.
- 同一クラスのキーワード (Donald Trump と Joe Biden など）を各ターゲットテキストから抜き 出し, キーワードのクラス名 (President's Name など）を考える。

・クラス名に言及する指示文を書き下す。

・クラスが現れる順番が共通する場合，順序に言及する。

・クラスを含むターゲットテキストが 3 つ以下で ある場合，そのクラスを含む条件に言及する。

## 指示文とターゲットテキストの関係情報の付与次に，ターゲットテキストを文に分割したターゲッ ト文と 5 個の指示文の関係フラグを付与する. 関係 フラグは，ある指示の内容をターゲット文が含んで いるかどうかを $\{0,1\}$ で表現する.

ここで，指示文 1 から指示文 $j$ まで $(j=1, \cdots 5)$ を連結することで，1 つのクラスタから 5 通りの指示 $I$ を作成する。関係フラグを用いて，指示 $I$ の 1 指示文でも関連があるターゲット文を繋げたテキス

図 2 データセットの例. 指示 $I$ とターゲットテキスト $T_{S, I}$ に処理する前の指示文・Wikipedia 記事の例を示す.

表 1 統計值.

トを作成し，改めて指示 $I$ とソーステキスト $S$ に対応するターゲットテキスト $T_{S, I}$ と定義する. ここ で，ターゲットテキストが連続した文でないときは データセットから取り除く.

データの分割 クラスタ内の Wikipedia 記事のカ テゴリ情報を用いて，評価セットに未知の指示が含 まれるように 746/50/104 クラスタを訓練/開発/評価 セットに分割した。詳細は付録に示す.

## 2.3 データ分析

図 2 にデータ例を示す. 表 1 にデータの統計值を 示す. 指示，ソーステキスト，ターゲットテキスト のトークン長を $L_{I}, L_{S}, L_{T}$ と書く.

指示文 作成した 4500 指示文がどのような指示 なのか調査するため, 最初の単語の分布を調べた. If から始まる条件付きの指示が $13.0 \%$ ，順序に言及 する指示が $36.7 \%$ あるため，単純なキーワードクラ スだけを指定するよりも複雑な指示ができる. 残

り，多様な表現の指示が含まれる.

ソース・ターゲットテキスト ソース・ターゲッ トテキスト間の Rouge-L [7] を評価すると，28.1 であった. 外部リンクページと Google 検索結果 に基づきソーステキストを構築した Wikisum [5] は Rouge-Lを 17.0 と報告しており，InstructSum は WikiSum に比べてテキスト間の整合性が高いデー タセットであると言える.ソース・ターゲットテキ ストの長さ 1299.2 と 86.9 は要約データセットとし ては標準的か少し長い程度である。代表的なデータ

図 3 指示の分類と最初の単語の分布.

セットである CNN/DM [8] は 789.9 と 55.6 である.

## 3 モデル

同一のソーステキストに異なる指示を与えて複数回要約を生成する現実的な設定において，ソーステ キストをモデルの内部表現として保持して計算効率を高める手法を提案する. Transformer 構造 [9] の Encoder-Decoder である T5 [10] をべースとする.

入出力形式 モデルの入力は, 'Instructions: \{I \} According to the above instructions, summarize the following article. Title: $\{T i\}$ Article: $\{S\}$, とした. ここ で，波括弧は代入操作，Ti は Wikipedia 記事のタイ トルを示す. 出力はターゲットテキストのみであ る. 入力は最初の 1024 トークンのみを用いた.

内部表現保持モデル まず，Transformer の selfattention について再確認を行う. Query, Key, Valueの 行列 $Q, K, V \in \mathbb{R}^{L \times d}$ を使って隠れ状態

$
H=\operatorname{Attn}(Q, K, V)=\operatorname{softmax}\left(\frac{Q K^{\top}}{\sqrt{d}}\right) V
$

を得る. $L$ は系列長， $d$ は次元サイズである.この 計算量が Transformer Encoder のボトルネックであ り， $O\left(\left(L_{S}+L_{I}\right)^{2}\right)$ の計算量が必要である.

そこで，提案モデルでは $Q, K, V$ を指示 $I$ の系列 $Q_{I}, K_{I}, V_{I} \in \mathbb{R}^{L_{I} \times d}$ とソーステキスト $S$ の系列 $Q_{S}, K_{S}, V_{S} \in \mathbb{R}^{L_{S} \times d}$ に分割する. ソーステキストを $H_{S}=\operatorname{Attn}\left(Q_{S}, K_{S}, V_{S}\right)$ とエンコードする. $K_{S}, V_{S}$ は ソーステキスト表現としてモデルが保持する.

指示が入力されたときは $H_{I}=\operatorname{Attn}\left(Q_{I}, K, V\right)$ とエ ンコードできる. $K_{I}, V_{I}$ は $K_{S}, V_{S}$ と繋げることで $K, V$ とする. この操作では, 最も大きい $O\left(L_{S}^{2}\right)$ の計算を 2 回目以降の指示入力で省略できる.

学習・推論学習時の損失は Teacher-Forcing と Cross-Entropy によって計算した. 推論時の生成は ビーム幅を 2 とした Beam-Search で行った.表 2 自動評価値. Zero-shot は InstructSumによる学習を 行わない. No Inst. は指示 $I$ を入力しない. Full は通常の Transformer モデル（full self-attention）である.

## 4 評価実験

ベースモデルである T5 に対して Instruction Tuning を実施した FLAN-T5 [4]を初期值として InstructSum で学習した. 評価指標には，要約タスクで一般的な Rouge-L（R-L） [7]，BLEU-4（B-4） [11]を用いた. その他の設定の詳細は付録に示す.

## 4.1 結果と議論

## InstructSum により指示型要約の性能は向上する

か？ 表 2 に結果を示す. InstructSum で訓練を行う ことで，Base, Large モデルであっても Zero-shot の XXL モデルの性能を大きく上回った. InstructSum による訓練は，既に Instruction Tuning 済の FLAN-T5 を初期値とした場合でも指示によって要約を制御 する能力を高める効果があった．また，RTX8000 4GPUs で計算した場合，XXL モデルの評価データ の推論時間が 161 分に対し Large モデルの訓練・推論時間は計 94 分であるから, 時間・空間計算量の 観点からも InstructSum の利用は有用である.

## 内部表現の保持により性能を維持し効率性を高 められるか？ 内部表現保持モデルを用いた場合で も，Large モデルの Rouge-L では 0.63，BLEU-4 では 0.09 ポイントと, 性能が僅かに下がるに留まった.指示を入力した Large モデル Encoder の演算数は提案手法を用いることで Base モデルの 174GigaFLOPS より小さい24GigaFLOPS に抑えられた. 入力 1024 トークンのうち指示は冒頭の平均 41 トークンであ るため，通常の self-attention は計算量が多いにも関 わらずソーステキストと指示の離れた位置間の相互作用のモデリングへの貢献が少なく，提案手法が精

} \\

図 4 提案モデルの生成例. ソース・ターゲットテキスト の全文はhttps://en.wikipedia.org/wiki/Fujifilm_X-T2 にて確認できる。

図 5 指示文数ごとの平均長.

度・計算量の面でバランスが良いと言える。

指示によって生成結果は変化するか？ 表 2 に示 す様に，指示を入力せずに InstructSum で訓練・評価 した場合，性能が下落した. 次に，図 4 に生成例を 示す. 要約の制御を学習する Instruction Tuning によ り，提案手法は指示の内容に従う要約を生成出来て いる. さらに，図 5 ・図 6 に I の指示文数ごとに評価した結果を示す. 提案手法は，正解要約の長さに 合わせて生成要約の長さも変化している. 自動評価值は短い指示・正解要約に対して性能が高い. 特に precision のみで計算する BLEU-4 で短い正解要約に 対して性能が高いことから，指示に対して簡潔に要約を生成していると言える。指示を入力しない場合 はソーステキストのみに依存するため，平均的な長

図 6 指示文数ごとの自動評価值.

さの出力を学習してしまう.

## 5 関連研究

クエリ依存要約 本研究と最も関わりの深いタス クである $[12,13,14,15,16,17]$. しかし， 1 つの指示 （タスク，クエリ）に複数のソース・ターゲットテキ ストのペアがあり，さらに複数タスクの学習ができ るという点で本研究は新しく，指示による要約の制御の研究に適している.

要約の生成制御 自然言語の指示・クエリ以外に もキーワード $[18,19]$ や長さ $[20,21,22]$ に関して要約の生成を制御する研究があるが，InstructSum は自然文で要約の内容や記載順序を指示できる点に新し さがある。一方で，長さは指示数で間接的に制御す るのみであるため，今後の課題と言える。

Instruction Tuning Instruction Tuning のために多 くのタスクを含むデータセットが提案されてお り $[2,23,24,25,26,27,28]$, それらでは要約データ セットも用いられている。しかし，これらの研究で は要約タスク自体への適合を学習する。InstructSum は要約の制御のための Instruction Tuning に取り組ん だ初めての研究である.

## 6 おわりに

本研究では，要約における Instruction Tuning を実現するため，InstructSum の作成と内部表現保持モデ ルの提案を行った. 本研究の貢献を以下に示す.

本研究の独自性. InstructSum は，ターゲットテ キストのクラスタリングと組み合わせることで要約 における Instruction Tuning に初めて取り組んだ。

本研究の重要性. 指示による要約の制御の実現 により, 自動要約の事業領域を広げることができる。 InstructSum 及び内部表現保持モデルは，この実現に 資すると考える. Instruction Tuning は ChatGPT [29] にも利用されており，言語モデル研究における 重要技術として注目されている. InstructSum は Instruction Tuning の高度化・評価に貢献できる。

## 参考文献

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[32] Thomas Wolf et al. Transformers: State-of-the-art natural language processing. In ACL: System Demonstrations, pp. 38-45, 2020.

## A InstructSum

## A. 1 データ収集

Wikipedia は CirrusSearch の 2021 年 10 月 11 日の dump データを用いた ${ }^{1)}$. CirrusSearch は Wikipedia をテキストに前処理したデータを提供しているた め, 表から自動変換したテキストもソーステキスト に含めることができる.

## A. 2 データ分布とデータスプリット

図 8 にソース・ターゲットテキストで作成した ワードクラウドを示す. 地名違いや年度違いのタイ トルの記事のクラスタが作成されやすいため，特に 地理・政治・スポーツのデータ数が多くなっている。

図 7 ソーステキストのワードクラウド.

図 8 ターゲットテキストのワードクラウド.

データセットが含む Wikipedia ページについて， Cirrus Search が自動分類したカテゴリの分布を表 3 に示す. 1 つのページは複数のカテゴリに属する.本研究では未知の指示に従う能力を評価するた め, Geography カテゴリをクラスタ内に含まない 104 クラスタを評価セットとした。残り796クラスタの表 3 Wikipedia 記事が属するカテゴリ/サブカテゴリの トップ 10.

うちランダムな 50 クラスタを開発セット，残りを 訓練セットとした.

## B 実験

## B. 1 実装

実験には NVIDIA Quadro RTX 8000 (48GB) GPUs 4 枚を用いた。ハイパーパラメータを表 4 に示す. 訓練時は入力長をデフォルトの 512 として学習し，推論時に T5 の relative positional embedding $の$ 最大入力長を 1024 に変更した。最適化手法には Adam [30] を 用いた。実装には PyTorch [31] と Transformers [32]を 用いた。指示を入力しないときの入力は 'Summarize the following article. Title: $\{T i\}$ Article: $\{S\}$ 'とした.図 5 と図 6 の実験では，データ数確保のため，2.2 節 の最後で行ったターゲットテキストが不連続な場合 のデータ削除を評価データでは行わなかった。

1) https://dumps.wikimedia.org/other/cirrussearch/
 西田光甫西田京介 斉藤いつみ 齋藤邦子 日本電信電話株式会社 NTT 人間情報研究所 kosuke.nishida.ap@hco.ntt.co.jp  