Introducing Spotlight: A Novel Approach for Generating Captivating Key Information from Documents

📄 arXiv: 2509.10935v3 📥 PDF

作者: Ankan Mullick, Sombit Bose, Rounak Saha, Ayan Kumar Bhowmick, Aditya Vempaty, Prasenjit Dey, Ravi Kokku, Pawan Goyal, Niloy Ganguly

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-13 (更新: 2025-10-21)

备注: Paper accepted in EMNLP 2025 Main Conference (Full Paper)

期刊: EMNLP 2025 Main Conference (Full Paper)

💡 一句话要点

提出Spotlight，一种从文档中生成引人入胜的关键信息的新方法。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 信息提取 文档摘要 大型语言模型 直接偏好优化 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 传统摘要侧重全面覆盖，难以突出文档中最引人入胜的关键信息，降低了读者参与度。
  2. Spotlight范式通过选择性地强调文档中引人注目的内容，生成简洁且引人入胜的叙述，提升读者参与度。
  3. 该方法首先微调大型语言模型，然后通过直接偏好优化（DPO）进行对齐，从而生成高质量的Spotlight。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为Spotlight的全新信息提取范式，它通过突出文档中最引人注目的方面来生成简洁、引人入胜的叙述。与侧重全面覆盖的传统摘要不同，Spotlight有选择地强调有趣的内容，以促进读者更深入地参与源材料。我们正式区分了Spotlight与相关结构，并通过使用为此工作策划的新数据集进行的详细基准测试研究来支持我们的分析。为了生成高质量的Spotlight，我们提出了一种两阶段方法：首先在我们的基准数据上微调大型语言模型，然后通过直接偏好优化（DPO）进行对齐。全面的评估表明，由此产生的模型不仅能精确地识别关键要素，还能提高可读性并提升原始文档的参与价值。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何从文档中提取最引人入胜的关键信息，并以简洁、引人入胜的方式呈现的问题。现有摘要方法通常侧重于全面覆盖，导致信息冗余，难以吸引读者深入阅读。这些方法未能有效区分文档中信息的价值，也缺乏针对读者兴趣的个性化定制能力。

核心思路：论文的核心思路是模仿人类编辑在阅读文档时，能够快速识别并突出最吸引人的信息片段的能力。通过训练模型学习这种“聚光灯”式的选择性信息提取，可以生成更具吸引力的文档摘要，从而提高读者的阅读兴趣和参与度。这种方法强调信息的价值和吸引力，而非简单的信息压缩。

技术框架：该方法采用两阶段框架。第一阶段是微调大型语言模型（LLM），使其具备初步的信息提取和摘要能力。具体来说，使用专门为此任务构建的基准数据集对LLM进行微调，使其能够识别文档中的关键要素。第二阶段是使用直接偏好优化（DPO）对齐模型，使其生成的摘要更符合人类的偏好。DPO是一种强化学习方法，通过比较不同摘要的质量，引导模型生成更优质的摘要。

关键创新：该方法的关键创新在于提出了Spotlight这一全新的信息提取范式，它与传统的摘要方法有着本质的区别。传统摘要侧重于信息的全面覆盖，而Spotlight则侧重于信息的吸引力。此外，该方法还创新性地采用了两阶段训练框架，结合了微调和DPO，从而有效地提高了摘要的质量和吸引力。

关键设计：在第一阶段的微调过程中，使用了专门构建的基准数据集，该数据集包含了大量的文档和对应的Spotlight摘要。在第二阶段的DPO过程中，使用了人类标注的偏好数据，用于指导模型生成更符合人类偏好的摘要。DPO的目标函数旨在最大化模型生成高质量摘要的概率，同时最小化生成低质量摘要的概率。具体的参数设置和网络结构细节在论文中未详细说明，可能需要参考相关文献。

📊 实验亮点

论文通过实验证明，提出的Spotlight模型能够有效地识别文档中的关键要素，并生成更具吸引力的摘要。实验结果表明，该模型在可读性和参与价值方面均优于传统的摘要方法。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，需要查阅原文。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于新闻摘要、科研论文解读、法律文件分析等领域。通过自动生成引人入胜的关键信息，可以帮助读者快速了解文档的核心内容，提高阅读效率和信息获取的质量。未来，该技术有望应用于个性化推荐系统，根据用户的兴趣偏好，生成定制化的文档摘要。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce Spotlight, a novel paradigm for information extraction that produces concise, engaging narratives by highlighting the most compelling aspects of a document. Unlike traditional summaries, which prioritize comprehensive coverage, spotlights selectively emphasize intriguing content to foster deeper reader engagement with the source material. We formally differentiate spotlights from related constructs and support our analysis with a detailed benchmarking study using new datasets curated for this work. To generate high-quality spotlights, we propose a two-stage approach: fine-tuning a large language model on our benchmark data, followed by alignment via Direct Preference Optimization (DPO). Our comprehensive evaluation demonstrates that the resulting model not only identifies key elements with precision but also enhances readability and boosts the engagement value of the original document.