决策聚焦摘要

摘要中的相关性通常仅基于文本信息定义，而不纳入关于特定决策的洞见。因此，为支持胰腺癌风险分析，医疗记录的摘要可能包含诸如膝盖损伤等无关信息。我们提出一个新问题——决策聚焦摘要，其目标是为某项决策总结相关信息。我们利用一个基于全文做出决策的预测模型，来提供关于如何从文本推断决策的宝贵洞见。为构建摘要，我们随后选取具有代表性的句子，这些句子在考虑文本非冗余性的同时，能引出与使用全文相似的模型决策。为评估我们的方法（DecSum），我们构建了一个测试平台，其任务为总结一家餐厅的前十条评论以支持预测其未来在 Yelp 上的评分。DecSum 在决策忠实度与代表性上大幅优于仅基于文本的摘要方法与基于模型的解释方法。我们进一步证明，DecSum 是唯一能使人类在预测哪家餐厅未来评分更高时表现优于随机猜测的方法。