面向长文档摘要的逐步提问式专家-编辑多智能体框架

arXiv cs.CL 论文
multi-agent long-document-summarization llm stepwise-questioning expert-editor scientific-datasets

摘要

本文提出了一种专家-编辑逐步提问多智能体框架，利用大语言模型增强长文档摘要，并在两个科学数据集上展示了其有效性。

arXiv:2607.10390v1 Announce Type: new Abstract: 尽管大语言模型（LLMs）在新闻摘要任务中展现出巨大潜力，但在长文档摘要中的表现仍具挑战性，因为其长度常超出输入限制。智能体投资为提高大语言模型的内在能力提供了可能性。为了提高基于大语言模型的长文档摘要效果，本文提出了一种专家-编辑逐步提问多智能体方法，其中专家和编辑通过就内容的不同方面提出问题并提供有针对性的修改线索，引导另一个智能体优化摘要。我们在两个具有代表性的长文档科学数据集上进行了实验，并通过广泛认可的自动指标评估了结果。结果证明了我们方法的有效性。
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缓存时间: 2026/07/14 04:21 

# 面向长文档摘要的逐步提问专家-编辑多智能体框架
来源：https://arxiv.org/abs/2607.10390
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> 摘要：尽管大型语言模型（LLMs）在新闻摘要任务中展现出良好的潜力，但在长文档摘要上的表现仍面临挑战，因为文档长度常常超出输入限制。而智能体投入为提升LLMs固有能力的可能性提供了契机。为了增强基于LLMs的长文档摘要效果，本文提出了一种专家-编辑逐步提问多智能体方法，其中专家和编辑通过针对内容不同方面提问，并给出有针对性的修订线索，引导另一个智能体完善摘要。我们在两个具有代表性的长文档科学数据集上进行了实验，并通过广泛认可的自动指标评估了结果。实验结果证明了我们方法的有效性。

## 提交历史

来自：沈凌云 \[查看电子邮件（https://arxiv.org/show-email/82ec2ca6/2607.10390）\] **\[v1\]**2026年7月11日星期六 16:37:06 UTC（445 KB）

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