본 논문은 과학 문서의 일반인을 위한 요약 생성에 있어, 설명적인 내용의 비율을 인간이 작성한 요약과 일치시키는 어려움을 해결하기 위해 계획 기반 접근법을 제시합니다. 기존 자동 요약 방법들이 설명을 명시적으로 모델링하지 않는다는 점에 착안하여, 담화 프레임워크를 활용하여 요약 생성을 구성하고, 계획에 대한 응답을 유도함으로써 설명 문장을 생성합니다. 두 가지 담화 주도적 계획 전략(계획이 입력 또는 출력 접두사의 일부로 조건화되는 전략)을 제안하며, 세 개의 일반인 요약 데이터셋에 대한 실험 결과, 제안된 방법이 기존 최첨단 방법보다 요약 품질이 우수하고, 모델의 강건성 및 제어 가능성을 향상시키며, 환각을 완화하는 것을 보여줍니다.
