TIAO: Token Importance-Aware Policy Optimization for Text Summarization

📄 arXiv: 2609.16748v1 📥 PDF

作者: Qixiu Li, Chenlong Bao, Xiang Zhu, Xiaoyong Li, Ruixin Cao, Shukai Chen, Zhenxiong Zhou

分类: cs.CL

发布日期: 2026-09-15

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出TIAO以解决文本摘要中的令牌重要性问题

🎯 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: 文本摘要 强化学习 令牌重要性 自然语言处理 大型语言模型 模型优化 依赖性分析

📋 核心要点

  1. 现有文本摘要方法通常忽视了不同令牌对摘要质量的重要性，导致生成结果的质量不均。
  2. TIAO通过识别核心令牌并根据其依赖性重新加权奖励信号，显著提升了模型的摘要能力。
  3. 实验结果表明，TIAO在真实数据集上表现优异，7B模型的性能与更大模型相当，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

文本摘要要求模型在压缩内容的同时保持一致性和连贯性。大型语言模型（LLMs）在此任务上表现出色，但现有方法往往直接对未加区分的令牌序列应用奖励信号，忽视了各个令牌在摘要质量中的重要性差异。本文提出了一种新的强化学习策略——令牌重要性感知策略优化（TIAO），该方法明确利用令牌的重要性意识。具体而言，TIAO基于令牌依赖性识别核心令牌，并根据其整体依赖性重新加权轨迹的优势。实验证明，TIAO在真实世界数据集上取得了竞争力的结果，且经过TIAO增强的7B基础模型在性能上与GPT-4和GPT-5-nano相当。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文本摘要中令牌重要性被忽视的问题。现有方法往往对所有令牌一视同仁，导致生成的摘要在质量上存在较大差异。

核心思路：TIAO的核心思想是通过令牌依赖性来识别和加权核心令牌，从而在强化学习中更有效地优化摘要质量。这种设计使得模型能够关注对摘要质量影响更大的令牌。

技术框架：TIAO的整体架构包括令牌依赖性分析、核心令牌识别和奖励信号加权三个主要模块。首先，分析令牌之间的依赖关系，然后识别出对摘要质量影响最大的核心令牌，最后根据这些令牌的依赖性调整奖励信号。

关键创新：TIAO的主要创新在于其令牌重要性感知机制，通过对令牌依赖性的分析，显著提升了模型在文本摘要任务中的表现。这一方法与传统的直接奖励信号应用形成了鲜明对比。

关键设计：在实现中，TIAO采用了特定的损失函数来优化核心令牌的生成，同时在模型训练过程中引入了动态的奖励加权机制，以确保模型能够有效学习到令牌的重要性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，TIAO在真实数据集上取得了显著的性能提升，经过TIAO增强的7B基础模型在摘要质量上与GPT-4和GPT-5-nano相当，展示了其在文本摘要任务中的有效性和竞争力。

🎯 应用场景

TIAO的研究成果在文本摘要生成领域具有广泛的应用潜力，尤其是在新闻摘要、学术论文总结和社交媒体内容提炼等场景中。通过提升摘要质量，TIAO能够帮助用户更高效地获取信息，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Text summarization requires models to condense content while preserving key qualities such as consistency and coherence. Large language models (LLMs) have shown strong performance on this task and can be further improved through reinforcement learning (RL). However, most existing methods apply reward signals directly to undifferentiated token sequences, overlooking the varying importance of individual tokens to word and sentence level quality in summarization. In this paper, we propose Token Importance-Aware Policy Optimization (TIAO), a novel reinforcement learning strategy that explicitly leverages token-importance awareness. Specifically, TIAO identifies core tokens based on token dependency and reweights a trajectory's advantage according to its overall dependencies. Experiments on the real world dataset show that our TIAO achieves highly competitive results, and that a 7B foundation model enhanced by TIAO performs comparably to GPT-4 and GPT-5-nano. Code is available at https://github.com/TechCloud-x/TIAO