HiCaM: A Hierarchical-Causal Modification Framework for Long-Form Text Modification

📄 arXiv: 2505.24319v1 📥 PDF

作者: Yuntao Shi, Yi Luo, Yeyun Gong, Chen Lin

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-30

💡 一句话要点

提出HiCaM框架以解决长文本修改中的内容不一致问题

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

关键词: 长文本修改 层次化摘要 因果图 自然语言处理 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在长文本修改中容易产生不必要的修改或遗漏重要内容，导致文档连贯性下降。
  2. HiCaM框架通过层次化摘要树和因果图的结合，有效解决了长文本修改中的内容不一致问题。
  3. 实验结果表明，HiCaM在多个基准上显著提升了修改效果，最高胜率达到79.50%。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在多个领域取得了显著成功，但在长文本修改任务中仍面临两大主要问题：一是通过不当修改或总结无关内容而产生不必要的修改，二是遗漏与文档连贯性至关重要的隐含相关段落的必要修改。为了解决这些问题，本文提出了HiCaM，一个通过层次化摘要树和因果图进行操作的层次因果修改框架。此外，本文从多个基准中衍生出一个多领域数据集，以评估HiCaM的有效性。对该数据集的全面评估显示，HiCaM在强大的LLMs上实现了显著的改进，最高胜率达到79.50%。这些结果突显了我们方法的全面性，展示了在多个模型和领域中的一致性性能提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决长文本修改任务中存在的两个主要问题：一是产生不必要的修改，二是遗漏必要的修改，导致文档的连贯性受到影响。现有方法在处理这些问题时表现不佳，无法有效区分重要和无关内容。

核心思路：HiCaM框架的核心思想是通过构建层次化摘要树和因果图，系统性地识别和处理长文本中的相关内容，从而提高修改的准确性和连贯性。这样的设计使得模型能够更好地理解文本结构和内容之间的关系。

技术框架：HiCaM的整体架构包括两个主要模块：层次化摘要树用于提取文本的结构信息，因果图用于捕捉内容之间的因果关系。通过这两个模块的结合，模型能够在修改过程中更好地保持文档的连贯性。

关键创新：HiCaM的关键创新在于其层次化和因果性处理方式，这与现有方法的线性处理方式形成鲜明对比。通过引入因果图，模型能够更准确地识别和处理文本中隐含的关系，从而提高修改的质量。

关键设计：在模型设计中，使用了特定的损失函数来优化修改的准确性，并通过调节摘要树的层次深度来控制信息提取的粒度。此外，因果图的构建依赖于文本内容的语义分析，以确保捕捉到的关系是有效的。

📊 实验亮点

在对多领域数据集的评估中，HiCaM框架表现出色，最高胜率达到79.50%，显著优于现有的强大语言模型。这一结果表明，HiCaM在长文本修改任务中具有显著的性能提升，展示了其在多个模型和领域中的一致性表现。

🎯 应用场景

HiCaM框架在长文本修改、内容生成和信息提取等领域具有广泛的应用潜力。其能够有效提升文本修改的质量和连贯性，适用于新闻编辑、学术写作、内容创作等多个场景。未来，该框架还可能扩展到多模态内容生成和智能写作助手等领域，进一步推动自然语言处理技术的发展。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success in various domains. However, when handling long-form text modification tasks, they still face two major problems: (1) producing undesired modifications by inappropriately altering or summarizing irrelevant content, and (2) missing necessary modifications to implicitly related passages that are crucial for maintaining document coherence. To address these issues, we propose HiCaM, a Hierarchical-Causal Modification framework that operates through a hierarchical summary tree and a causal graph. Furthermore, to evaluate HiCaM, we derive a multi-domain dataset from various benchmarks, providing a resource for assessing its effectiveness. Comprehensive evaluations on the dataset demonstrate significant improvements over strong LLMs, with our method achieving up to a 79.50\% win rate. These results highlight the comprehensiveness of our approach, showing consistent performance improvements across multiple models and domains.