ARC: Argument Representation and Coverage Analysis for Zero-Shot Long Document Summarization with Instruction Following LLMs

📄 arXiv: 2505.23654v1 📥 PDF

作者: Mohamed Elaraby, Diane Litman

分类: cs.CL

发布日期: 2025-05-29

💡 一句话要点

提出ARC框架，分析指令微调LLM在零样本长文档摘要中对论证信息的覆盖程度。

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

关键词: 长文档摘要 论证挖掘 大型语言模型 指令微调 零样本学习 论证角色 摘要评估

📋 核心要点

  1. 现有生成式摘要方法在保留关键论证信息方面存在不足，尤其是在长文档和论证稀疏分布的情况下。
  2. 论文提出ARC框架，通过分析LLM生成的摘要对论证角色的覆盖程度，评估其论证信息保留能力。
  3. 实验结果表明，LLM在论证覆盖方面存在局限性，并揭示了位置偏差和角色偏好等影响因素。

📝 摘要（中文）

本文关注结构化信息在生成式摘要中的作用，特别是论证角色在法律等高风险领域文档摘要中的重要性。我们研究了指令微调的大型语言模型（LLM）是否能充分保留这些信息。为此，我们提出了论证表示覆盖（ARC）框架，用于衡量LLM生成的摘要对显著论证的捕获程度。我们使用ARC分析了三个开源LLM在法律意见和科学文章这两个论证角色至关重要的领域中生成的摘要。结果表明，虽然LLM在一定程度上覆盖了显著的论证角色，但关键信息经常在生成的摘要中被省略，尤其是在论证稀疏地分布在输入中时。此外，我们使用ARC揭示了行为模式——特别是LLM上下文窗口的位置偏差和角色特定偏好如何影响生成的摘要中关键论证的覆盖，强调了对更具论证意识的摘要策略的需求。

🔬 方法详解

问题定义：现有摘要方法，尤其是在处理长文档时，难以保证摘要能够准确捕捉和保留文档中的关键论证信息。这在高风险领域（如法律和科学）尤为重要，因为这些领域的文档通常依赖于严谨的论证结构。现有方法缺乏对论证角色覆盖程度的有效评估手段。

核心思路：论文的核心思路是构建一个名为ARC（Argument Representation Coverage）的框架，用于量化评估LLM生成的摘要对文档中关键论证信息的覆盖程度。通过分析摘要中是否包含重要的论证角色，来判断LLM是否有效地理解和概括了文档的核心论点。这样设计的目的是为了弥补现有摘要评估方法在论证信息保留方面的不足。

技术框架：ARC框架主要包含以下几个步骤：1) 论证角色标注：对原始文档进行论证角色标注，识别出文档中的关键论证成分（例如，前提、结论、证据等）。2) 摘要生成：使用LLM生成文档的摘要。3) 论证角色提取：从生成的摘要中提取论证角色。4) 覆盖率计算：比较原始文档和摘要中的论证角色，计算摘要对原始文档论证信息的覆盖率。该框架允许研究人员分析不同LLM在不同领域文档上的论证覆盖表现。

关键创新：ARC框架的关键创新在于它提供了一种量化评估LLM在摘要生成过程中对论证信息保留程度的方法。与传统的摘要评估指标（如ROUGE）不同，ARC关注的是摘要对文档结构化信息的理解和概括能力，而不仅仅是字面上的相似度。这使得研究人员能够更深入地了解LLM在处理复杂论证结构时的优势和不足。

关键设计：ARC框架的关键设计包括：1) 论证角色体系：选择合适的论证角色体系，以适应不同领域的文档。2) 论证角色提取方法：设计有效的论证角色提取方法，从摘要中准确识别出论证成分。3) 覆盖率计算公式：定义合理的覆盖率计算公式，以量化摘要对原始文档论证信息的覆盖程度。论文中可能还涉及一些超参数的设置，例如用于论证角色提取的阈值等，但具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，虽然LLM在一定程度上覆盖了显著的论证角色，但关键信息经常在生成的摘要中被省略，尤其是在论证稀疏地分布在输入中时。研究还揭示了LLM上下文窗口的位置偏差和角色特定偏好如何影响生成的摘要中关键论证的覆盖。具体性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于法律、科学、政策分析等领域，辅助专业人士快速理解长篇文档的关键论点和论证结构。通过提高LLM在摘要生成中对论证信息的保留能力，可以提升信息检索、决策支持和知识管理的效率和质量。未来，该研究可促进开发更智能、更可靠的文档摘要系统。

📄 摘要（原文）

Integrating structured information has long improved the quality of abstractive summarization, particularly in retaining salient content. In this work, we focus on a specific form of structure: argument roles, which are crucial for summarizing documents in high-stakes domains such as law. We investigate whether instruction-tuned large language models (LLMs) adequately preserve this information. To this end, we introduce Argument Representation Coverage (ARC), a framework for measuring how well LLM-generated summaries capture salient arguments. Using ARC, we analyze summaries produced by three open-weight LLMs in two domains where argument roles are central: long legal opinions and scientific articles. Our results show that while LLMs cover salient argument roles to some extent, critical information is often omitted in generated summaries, particularly when arguments are sparsely distributed throughout the input. Further, we use ARC to uncover behavioral patterns -- specifically, how the positional bias of LLM context windows and role-specific preferences impact the coverage of key arguments in generated summaries, emphasizing the need for more argument-aware summarization strategies.