יום שלישי, 15 בספטמבר 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

הסברה ניתנת לבנייה: טביעת-עקב עם-תבנית לסיכום-מסמכים-רב-מסמכים

Attributable by Construction: Claim-Anchored Provenance for Multi-Document Summarization
פרויקט חדש לסיכום-מסמכים-רב-מסמכים עם טביעת-עקב-עם-תבנית. הפרויקט CAMS (Claim-Anchored Multi-document Summarization) פיתח פרקטיקה חדשה לסיכום-מסמכים-רב-מסמכים, המספקת טביעת-עקב-עם-תבנית לכל דברי-הסיכום. הפרויקט CAMS פיתח פרקטיקה חדשה לסיכום-מסמכים-רב-מסמכים, המספקת טביעת-עקב-עם-תבנית לכל דברי-הסיכום.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2606.23989v4 Announce Type: replace-cross Abstract: Large language models produce fluent multi-document summaries, but their attributions are typically coarse---whole documents or passages---and generated post hoc, leaving each statement hard to verify. We argue that attribution should be a structural property of generation rather than a downstream prediction. We present CAMS, a Claim-Anchored Multi-document Summarization framework that decomposes every source document into atomic claims whose provenance is resolved deterministically from verbatim quotes to token spans, clusters equivalent claims across documents while flagging inter-source conflicts, selects a support-aware and salient subset, and rewrites it so that every summary sentence terminates in claim identifiers resolving b
קרא במקור המקורי