論文の概要: Faithful Summarisation under Disagreement via Belief-Level Aggregation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04889v1
- Date: Thu, 08 Jan 2026 12:40:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-09 17:01:53.203111
- Title: Faithful Summarisation under Disagreement via Belief-Level Aggregation
- Title（参考訳）: 信念・レベル・アグリゲーションによる不一致下における忠実な要約
- Authors: Favour Yahdii Aghaebe, Tanefa Apekey, Elizabeth Williams, Nafise Sadat Moosavi,
- Abstract要約: 言語生成から信念レベルアグリゲーションを分離する不一致認識合成パイプラインを導入する。
以上の結果から,大規模モデルは世代ごとの集約処理において,信念レベルアグリゲーションに十分一致するが,アーキテクチャや能力の面では安定ではないことが示唆された。
対照的に、信念レベルのアグリゲーションと単純なプロンプトの利得が組み合わさって、モデル間の相反する性能を一貫して強く認識する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.334277776439423
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Opinion and multi-document summarisation often involve genuinely conflicting viewpoints, yet many existing approaches, particularly LLM-based systems, implicitly smooth disagreement and over-represent majority opinions. This limits the faithfulness of generated summaries in opinion-heavy settings. We introduce a disagreement-aware synthesis pipeline that separates belief-level aggregation from language generation. Documents are first represented as structured belief sets and aggregated using distance-based belief merging operators that explicitly model conflict. Large language models are then used only to realise the aggregated beliefs as natural language summaries. We evaluate the approach across multiple model families and scales, comparing it to methods that perform explicit aggregation during generation. Our results show that while sufficiently large models can match belief-level aggregation when aggregation is handled at generation time, this behaviour is not stable across architectures or capacities. In contrast, belief-level aggregation combined with simple prompting yields consistently strong disagreement-aware performance across models, while maintaining fluent and grounded summaries.
- Abstract（参考訳）: 意見と多文書の要約は、真に矛盾する視点を伴うことが多いが、多くの既存アプローチ、特にLLMベースのシステム、暗黙的にスムーズな意見の不一致と過剰に表現された多数意見。
これは、意見の多い設定で生成された要約の忠実さを制限する。
言語生成から信念レベルアグリゲーションを分離する不一致認識合成パイプラインを導入する。
文書はまず構造化された信念集合として表現され、紛争を明示的にモデル化する距離ベースの信念統合演算子を用いて集約される。
大規模言語モデルは、集約された信念を自然言語の要約として実現するためにのみ使用される。
複数のモデルファミリとスケールのアプローチを評価し、生成時に明示的なアグリゲーションを実行する手法と比較する。
以上の結果から,大規模モデルは世代ごとの集約処理において,信念レベルアグリゲーションに十分一致するが,アーキテクチャや能力の面では安定ではないことが示唆された。
対照的に、信念レベルのアグリゲーションと単純なプロンプトの利得が組み合わさると、モデル間での相反するパフォーマンスが一貫して強くなり、流動的で接地的なサマリーは維持される。
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