Principled Content Selection to Generate Diverse and Personalized Multi-Document Summaries

📄 arXiv: 2505.21859v1 📥 PDF

作者: Vishakh Padmakumar, Zichao Wang, David Arbour, Jennifer Healey

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-28

备注: To appear at ACL 2025 - Main Conference

💡 一句话要点

提出基于原则性内容选择的多文档摘要方法，提升多样性和个性化。

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

关键词: 多文档摘要 大型语言模型 行列式点过程 内容选择 多样性 个性化 信息覆盖 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在多文档摘要中存在“中间迷失”问题，导致无法充分覆盖多样化的源材料。
  2. 论文提出一种三步法，包括关键点提取、基于行列式点过程(DPP)的多样性内容选择和摘要重写。
  3. 实验结果表明，该方法在DiverseSumm基准测试中，显著提升了源覆盖率，并能生成个性化摘要。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)处理长文本上下文的能力不断增强，但最近的研究表明，它们存在“中间迷失”现象，即对上下文中不同部分的关注度不均匀。这阻碍了它们在多文档摘要中覆盖多样化源材料的能力，正如DiverseSumm基准测试所指出的。本文认为，原则性的内容选择是增加源覆盖率的简单方法。与提示LLM一步执行摘要不同，我们将任务显式地分为三个步骤：(1)将文档集合简化为原子关键点，(2)使用行列式点过程(DPP)选择优先考虑多样化内容的关键点，以及(3)重写为最终摘要。通过将提示步骤(用于提取和重写)与原则性技术(用于内容选择)相结合，我们始终如一地提高了DiverseSumm基准测试中各种LLM的源覆盖率。最后，我们还表明，通过将与提供的用户意图的相关性纳入DPP内核，我们可以生成个性化的摘要，这些摘要涵盖相关的源信息，同时保持覆盖率。

🔬 方法详解

问题定义：多文档摘要任务旨在从多个文档中提取关键信息并生成简洁的摘要。现有方法，特别是依赖大型语言模型的方法，在处理长文档时存在“中间迷失”问题，即模型对文档中间部分的信息关注度较低，导致摘要信息覆盖不全面，尤其是在需要多样性覆盖的场景下。现有方法难以在保证信息相关性的同时，兼顾摘要的多样性。

核心思路：论文的核心思路是将多文档摘要任务分解为三个步骤：关键点提取、多样性内容选择和摘要重写。通过显式地进行内容选择，并利用行列式点过程（DPP）来保证选择的关键点具有多样性，从而克服“中间迷失”问题，提升摘要的源覆盖率。同时，通过将用户意图融入DPP内核，实现个性化摘要。

技术框架：整体框架包含三个主要阶段： 1. 关键点提取：利用大型语言模型，通过prompting的方式，将每个文档简化为一组原子关键点。 2. 多样性内容选择：使用行列式点过程（DPP）从提取的关键点中选择最具代表性和多样性的子集。DPP的内核可以根据用户意图进行调整，以实现个性化。 3. 摘要重写：利用大型语言模型，通过prompting的方式，将选择的关键点重写为最终的摘要。

关键创新：最重要的技术创新点在于将行列式点过程（DPP）引入到多文档摘要的内容选择过程中。DPP能够有效地选择具有代表性和多样性的关键点，从而保证摘要的源覆盖率。此外，将用户意图融入DPP内核，实现了个性化摘要。

关键设计： * DPP内核设计：DPP内核的设计至关重要，它决定了选择的关键点的多样性和相关性。论文中，DPP内核可以根据用户意图进行调整，例如，可以加入用户意图与关键点之间的相似度作为权重。 * Prompt设计：在关键点提取和摘要重写阶段，prompt的设计直接影响了LLM的性能。需要设计合适的prompt，引导LLM提取关键信息并生成流畅的摘要。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在DiverseSumm基准测试中，显著提升了源覆盖率。通过与多种大型语言模型进行对比，证明了该方法的有效性。此外，通过将用户意图融入DPP内核，实现了个性化摘要，并验证了其在个性化摘要生成方面的优势。具体性能数据未知，但论文强调了在DiverseSumm基准测试上的持续改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于新闻摘要、科研文献综述、法律文件分析等领域。通过生成多样化和个性化的摘要，帮助用户快速了解大量信息，提高信息获取效率。未来，该方法可以进一步扩展到其他自然语言处理任务，如问答系统、对话生成等。

📄 摘要（原文）

While large language models (LLMs) are increasingly capable of handling longer contexts, recent work has demonstrated that they exhibit the "lost in the middle" phenomenon (Liu et al., 2024) of unevenly attending to different parts of the provided context. This hinders their ability to cover diverse source material in multi-document summarization, as noted in the DiverseSumm benchmark (Huang et al., 2024). In this work, we contend that principled content selection is a simple way to increase source coverage on this task. As opposed to prompting an LLM to perform the summarization in a single step, we explicitly divide the task into three steps -- (1) reducing document collections to atomic key points, (2) using determinantal point processes (DPP) to perform select key points that prioritize diverse content, and (3) rewriting to the final summary. By combining prompting steps, for extraction and rewriting, with principled techniques, for content selection, we consistently improve source coverage on the DiverseSumm benchmark across various LLMs. Finally, we also show that by incorporating relevance to a provided user intent into the DPP kernel, we can generate personalized summaries that cover relevant source information while retaining coverage.