Document Valuation in LLM Summaries: A Cluster Shapley Approach
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摘要
本文提出了一种基于Shapley值的文档贡献公平计量框架，解决LLM生成摘要中个别文档价值评价的难题。提出Cluster Shapley算法，利用LLM文本嵌入进行文档聚类，显著降低计算复杂度并保证估计精度。在亚马逊商品评论摘要案例中，Cluster Shapley较传统蒙特卡罗及Kernel SHAP具有更优的效率-准确率权衡，且理论和实证结果均支持该方法的广泛适用性与实用性 [page::0][page::4][page::5][page::7][page::34][page::35][page::37]
