SUMMPILOT: Bridging Efficiency and Customization for Interactive Summarization System

📄 arXiv: 2601.08475v1 📥 PDF

作者: JungMin Yun, Juhwan Choi, Kyohoon Jin, Soojin Jang, Jinhee Jang, YoungBin Kim

分类: cs.AI, cs.HC

发布日期: 2026-01-13

备注: Accepted to AAAI 2025 Demonstration Track

DOI: 10.1609/aaai.v39i28.35380

💡 一句话要点

SUMMPILOT：交互式摘要系统，兼顾效率与用户定制化需求

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 交互式摘要 用户定制化 大型语言模型 语义图 实体聚类

📋 核心要点

  1. 现有自动摘要方法难以满足用户个性化需求，无法根据用户兴趣定制摘要。
  2. SummPilot通过交互式界面，利用大型语言模型，使用户能够参与到摘要生成过程中。
  3. 演示和用户研究验证了SummPilot在可定制摘要方面的有效性和用户友好性。

📝 摘要（中文）

本文旨在结合自动摘要的效率，并解决生成针对个体用户兴趣和需求的个性化摘要的挑战。为此，我们提出了SummPilot，一个基于交互的可定制摘要系统。SummPilot利用大型语言模型来促进自动和交互式摘要。用户可以通过与系统的交互来理解文档内容，并通过语义图、实体聚类和可解释评估等交互组件来个性化摘要。我们的演示和用户研究表明，SummPilot在可定制摘要方面具有适应性和实用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有自动摘要方法通常生成通用摘要，无法满足不同用户的个性化需求。用户需要根据自己的兴趣和目标定制摘要，而传统方法缺乏有效的交互机制来实现这一点。因此，需要一个系统能够高效地生成摘要，同时允许用户进行交互和定制。

核心思路：SummPilot的核心思路是结合自动摘要的效率和交互式定制的灵活性。它利用大型语言模型生成初始摘要，然后通过交互组件（如语义图、实体聚类和可解释评估）使用户能够理解文档内容并个性化摘要。这种混合方法旨在提供高效且用户友好的摘要体验。

技术框架：SummPilot的整体框架包含以下几个主要模块：1) 自动摘要模块：利用大型语言模型生成文档的初始摘要。2) 交互组件：提供语义图、实体聚类等可视化工具，帮助用户理解文档内容。3) 可解释评估模块：向用户解释摘要的质量和相关性。4) 用户交互模块：允许用户通过交互组件修改和定制摘要。整个流程是迭代的，用户可以多次交互以获得满意的摘要。

关键创新：SummPilot的关键创新在于其交互式定制摘要的方法。与传统的自动摘要系统相比，SummPilot允许用户直接参与到摘要生成过程中，从而更好地满足用户的个性化需求。此外，SummPilot还提供了多种交互组件，帮助用户理解文档内容并进行定制。

关键设计：SummPilot的关键设计包括：1) 语义图：用于可视化文档中实体之间的关系，帮助用户理解文档的结构。2) 实体聚类：将文档中的实体分组，方便用户选择感兴趣的实体。3) 可解释评估：使用户能够理解摘要的质量和相关性，并根据评估结果进行调整。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知内容。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过演示和用户研究验证了SummPilot的有效性。用户研究表明，SummPilot能够帮助用户更高效地理解文档内容，并生成更符合用户需求的个性化摘要。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知内容。

🎯 应用场景

SummPilot可应用于多种场景，如新闻阅读、学术研究、商业分析等。用户可以利用SummPilot快速了解文档内容，并根据自己的需求定制摘要。该系统有望提高信息获取效率，促进知识发现，并为用户提供更加个性化的信息服务。未来，SummPilot可以扩展到支持更多语言和文档类型，并集成更多的交互组件。

📄 摘要（原文）

This paper incorporates the efficiency of automatic summarization and addresses the challenge of generating personalized summaries tailored to individual users' interests and requirements. To tackle this challenge, we introduce SummPilot, an interaction-based customizable summarization system. SummPilot leverages a large language model to facilitate both automatic and interactive summarization. Users can engage with the system to understand document content and personalize summaries through interactive components such as semantic graphs, entity clustering, and explainable evaluation. Our demo and user studies demonstrate SummPilot's adaptability and usefulness for customizable summarization.