Für den letzten Vergleich der Zusammenfassungen adaptieren wir die Pyramiden-Methode, die für die automatische Evaluation maschinell generierter Zusammenfassungen entwickelt wurde (Nenkova et al., 2004). Die Zusammenfassungen werden auf Basis von sogenannten Summary Content Units (SCU) mit Referenzzusammenfassungen verglichen. Eine SCU repräsentiert dabei eine semantische, inhaltliche Aussage aus dem Zusammengefassten. Die namensgebende Pyramide repräsentiert dabei das Vorkommen der unterschiedlichen SCUs in der Menge der Referenzzusammenfassungen, wobei die Höhe der Pyramide n der Anzahl der Referenzzusammenfassungen entspricht. Dabei ist in der Regel eine Verteilung zu beobachten, die tatsächlich eine Pyramide aufbaut: eine SCU taucht in allen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold italic">n</hi> Texten auf und bildet die Spitze, einige wenige SCUs tauchen in <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold italic">n-1</hi> Texten auf usw. bis in der letzten Stufe SCUs auftauchen, die nur in einer Zusammenfassung vorkommen. Eine zu evaluierende Zusammenfassung sollte nun, um ihren Pyramiden-Score zu maximieren, SCUs aus hohen Schichten der Pyramide enthalten. Dabei erhält die oberste Schicht das Gewicht <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold italic">n</hi>, sodass jede SCU aus dieser Schicht n Punkte gibt. Der Score einer Zusammenfassung wird als Anteil der tatsächlichen Punkte an denen der optimalen Zusammenfassung der gleichen Länge (in SCUs) angegeben. Entsprechend sind die Pyramiden-Scores reelle Zahlen im Intervall 0 bis 1, wobei 1 eine perfekte Zusammenfassung beschreibt.