arXiv ID:
2604.19185
arXiv 提交日期: 2026-04-21
SCURank:基于摘要内容单元的多候选摘要排序方法以提升摘要质量 / SCURank: Ranking Multiple Candidate Summaries with Summary Content Units for Enhanced Summarization
1️⃣ 一句话总结
该论文提出了一种名为SCURank的新框架,通过衡量候选摘要中“信息内容单元”的丰富性和语义重要性来替代传统的表面指标(如ROUGE)或不稳定的LLM打分方法,从而更可靠地筛选出高质量摘要,并用于训练小语言模型,使其在多种数据集上取得了更好的性能。