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，通过层级因果关系建模改进长文本修改任务

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

关键词: 长文本修改 层级结构 因果关系建模 大型语言模型 文本摘要

📋 核心要点

  1. 现有LLM在长文本修改中易引入不相关修改，或遗漏对文档连贯性至关重要的隐式关联段落的修改。
  2. HiCaM框架通过层级摘要树和因果图，对长文本进行层级因果建模，从而更准确地进行修改。
  3. 实验表明，HiCaM在多领域数据集上显著优于现有LLM，胜率最高可达79.50%，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在各个领域都取得了显著的成功。然而，在处理长文本修改任务时，它们仍然面临两个主要问题：（1）产生不希望的修改，不恰当地改变或总结不相关的内容；（2）遗漏必要的修改，这些修改与隐式相关的段落对于维持文档连贯性至关重要。为了解决这些问题，我们提出了HiCaM，一个层级因果修改框架，它通过层级摘要树和因果图进行操作。此外，为了评估HiCaM，我们从各种基准测试中导出了一个多领域数据集，为评估其有效性提供了一个资源。对该数据集的全面评估表明，与强大的LLM相比，我们的方法取得了显著的改进，我们的方法实现了高达79.50%的胜率。这些结果突出了我们方法的全面性，表明在多个模型和领域中性能持续改进。

🔬 方法详解

问题定义：长文本修改任务旨在根据给定的指令修改一篇长文档。现有方法，特别是基于大型语言模型的方法，在处理长文本时面临两个主要问题：一是容易产生不必要的修改，错误地修改或总结不相关的内容；二是容易忽略必要的修改，即那些与文档中隐式相关的段落，而这些段落对于保持文档的连贯性至关重要。这些问题源于LLM难以理解长文本的整体结构和段落间的因果关系。

核心思路：HiCaM的核心思路是通过层级结构和因果关系建模来增强LLM对长文本的理解。具体来说，它首先构建一个层级摘要树，将长文本分解为不同粒度的摘要，从而捕捉文档的整体结构。然后，它构建一个因果图，用于显式地建模文档中段落之间的因果关系。通过这种方式，HiCaM能够更好地理解文档的上下文，从而更准确地进行修改。

技术框架：HiCaM框架主要包含两个核心模块：层级摘要树构建模块和因果图构建模块。首先，层级摘要树构建模块递归地将长文本分解为更小的段落，并为每个段落生成摘要，最终形成一个树状结构。然后，因果图构建模块分析文档中段落之间的关系，识别潜在的因果关系，并构建一个有向图来表示这些关系。最后，利用构建的层级摘要树和因果图，指导LLM进行长文本修改。

关键创新：HiCaM的关键创新在于它将层级结构和因果关系建模引入到长文本修改任务中。与现有方法相比，HiCaM能够更全面地理解文档的上下文，从而更准确地进行修改。此外，HiCaM还提供了一种可解释的修改过程，因为它可以追踪修改的来源和原因。

关键设计：层级摘要树的构建采用递归的方式，可以使用现有的摘要生成模型。因果图的构建可以基于文本蕴含识别、事件关系抽取等技术。在利用层级摘要树和因果图指导LLM进行修改时，可以将这些结构信息作为额外的输入，或者设计特定的注意力机制来引导LLM关注相关的段落。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HiCaM在多领域数据集上显著优于现有的LLM。具体来说，HiCaM在所有测试的领域和模型上都取得了显著的性能提升，胜率最高可达79.50%。这些结果表明，HiCaM能够有效地解决长文本修改任务中的两个主要问题，即产生不必要的修改和忽略必要的修改。

🎯 应用场景

HiCaM框架可应用于多种长文本处理场景，例如文档编辑、内容生成、信息检索等。在文档编辑中，可以帮助用户快速准确地修改长文档。在内容生成中，可以生成更连贯、更符合逻辑的长文本。在信息检索中，可以更好地理解文档的上下文，从而提高检索的准确率。该研究的未来影响在于提升LLM在长文本处理方面的能力，使其能够更好地服务于各种实际应用。

📄 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.