본 논문은 주장의 출처 문서에 대한 충실성을 판단하는 문제를 다룬다. 기존의 이진 분류 방식(지지/미지지)은 모호한 주장에 대한 판단의 객관성을 떨어뜨린다는 한계를 지닌다. 따라서 본 논문에서는 요약문에 대한 LLM 기반 편집을 통해 주장의 모호성을 평가하는 새로운 지표인 Ambiguity Rewrite Metric (ARM)을 제시한다. ARM은 요약문이 명확해지도록 편집하는 데 필요한 정도를 측정하여 주장의 충실성을 평가하며, 이진 분류보다 풍부한 피드백을 제공한다. 특히 모호성이 높은 서술 요약 분야에 초점을 맞춰, ARM이 평가자 간의 합의도를 21% 향상시킨다는 것을 실험적으로 보여준다.
