多视角政治观点文档的摘要技术研究
全球党派敌对和两极分化现象日益加剧，在总统选举期间这种分化尤为明显。能够生成准确反映不同观点摘要的模型，可以通过向用户展示替代视角来帮助减少这种两极分化。
本研究引入了一个新颖的数据集和任务，用于独立总结一组来自观点性新闻文章段落中的每个政治观点。针对该任务，提出了一个评估观点摘要性能不同维度的框架。通过自动和人工评估方式，对11种不同规模和架构的摘要模型及大语言模型进行了基准测试。
研究发现，虽然GPT-4o等最新模型在此任务上表现良好，但所有模型都难以生成忠实于预期观点的摘要。对摘要的分析重点关注提取行为如何受输入文档特征的影响。
评论：本文已被COLING 2025会议接收。
学科分类：计算与语言（cs.CL）
引用信息：arXiv:2411.04093 [cs.CL]
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