スコア順位付けで要約を制御する学習
arXiv cs.CL / 2026/4/21
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要点
- この論文は、要約の生成を特定の品質指標ごとに制御できるようにすることで、多基準を同時に最適化するだけでは見落とされがちな課題を扱います。
- FineSurEのようなモデルベースの細かな評価スコアに出力を整合させる損失関数を提案し、簡潔さと網羅性のようなトレードオフを明示的に考慮します。
- LLaMA、Qwen、Mistralの3つの事前学習済みモデルでの実験では、全体の要約品質が先端手法と同等の性能を示しています。
- 主要な差別化点は、個々の品質次元に対する強力な制御性を提供し、ある指標を他より優先して選べる点にあります。
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