LLM引导的规划与摘要驱动的科学文本简化：DS@GT 在 CLEF 2025 SimpleText 任务报告
计算与语言
2025-08-19 v1
摘要
本文介绍了我们方法用于 CLEF 2025 SimpleText 任务 1 的方法，该任务旨在解决句子层面和文档层面的科学文本简化。对于句子层面的简化，我们的方法采用大语言模型(LLM)首先生成结构化计划，然后依据计划对 individual 句子进行简化。在文档层面，我们利用 LLM 生成简洁摘要，然后利用这些摘要指导简化过程。这种两种基于 LLM 的框架使我们能够更具连贯性和上下文忠实性地简化科学文本。
引用
@article{arxiv.2508.11816,
title = {LLM-Guided Planning and Summary-Based Scientific Text Simplification: DS@GT at CLEF 2025 SimpleText},
author = {Krishna Chaitanya Marturi and Heba H. Elwazzan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.11816},
year = {2025}
}
备注
Text Simplification, hallucination detection, LLMs, CLEF 2025, SimpleText, CEUR-WS