IJCAIApr, 2015

基于稀疏编码的阅读者感知型多文档摘要

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TL;DR提出了一种新的 MDS 范例 —— 读者感知式多文档摘要（RA-MDS），通过特定的稀疏编码法联合考虑新闻报道和读者评论来计算文本片段的显著性，并通过实体重写来提高语言质量，进一步探讨了名词 / 动词短语的优化模型支持压缩摘要的生成，该方法在经典和自行采集的数据集上取得了显著的效果
ra-mdsmulti-document summarizationsparse-coding-based methodentity rewritingnoun/verb phrase
发现论文，激发创造
  • 基于读者感知的多文档摘要：增强模型与首个数据集

    本文介绍了一个新的数据集来解决阅读者感知的多文档摘要问题；通过扩展基于变分自动编解码器的 MDS 框架，共同考虑新闻文档和读者评论。实验结果表明，读者评论能够提高摘要的表现，并证明了所提出的数据集的实用性。

    Aug, 2017

  • 主题引导的抽象多文档摘要

    该论文提出了一种基于异构图和神经主题模型的抽象多文档摘要模型，采用图到序列的框架，同时训练主题和摘要模块以提高性能和生成高质量主题。

    Oct, 2021

  • 探索多篇文档的层次关系总结

    本文介绍 PeerSum 数据集以生成高度抽象的科学论文审稿的 meta-reviews，并介绍了 Rammer 模型来通过稀疏注意力机制预测元数据特征，从而提高多文档摘要系统的能力。

    May, 2023

  • 通过参考灵活提取和信用感知来提高多文档摘要

    本文提出一种通过提取 - 摘要 Transformer 框架解决多文档摘要中输入长度过长问题的方法，其中包括分层提取和摘要重写。通过权重和深度强化学习等机制建立了抽取 - 摘要模型，实现了在大型数据集 Multi-News，Multi-XScience 和 WikiCatSum 上具有最佳效果的模型。

    May, 2022

  • 非参数记忆引导的多文档摘要

    我们提出了一种用于摘要生成的检索引导模型，结合了非参数记忆。该模型使用近似最近邻搜索从数据库中检索相关的候选文本，然后利用复制机制和源文档生成摘要。我们在包括科学文章的 MultiXScience 数据集上评估了我们的方法，并讨论了我们的结果和未来工作的可能方向。

    Nov, 2023

  • 深度学习技术在多文档摘要中的应用：一项调查

    本文回顾了近期基于深度学习的多文档摘要模型，提出了新的分类方法以及对这个领域的现状进行了综合总结，并且强调了现有文献中很少讨论的各种目标函数之间的区别，最后对未来发展方向提出了几个建议。

    Nov, 2020

  • Multi-News：一个大规模的多文档摘要数据集和抽象分层模型

    本文介绍了首个大规模多文档新闻数据集 Multi-News，并提出一个将传统提取式摘要模型与标准单文档摘要模型结合的端到端模型，取得了有竞争力的结果。我们在 Multi-News 上比较了几种方法，并希望我们的数据和代码能促进多文档摘要领域的进展。

    Jun, 2019

  • 多文档摘要中的语料库评估和系统偏差检测

    本文通过使用多个 MDS 语料库和一系列最先进的模型来研究这个异构任务，并尝试量化纲要质量并提出考虑制定新 MDS 纲要的要点。此外，我们分析了缺乏在所有语料库上均实现卓越性能的 MDS 系统的原因，并观察到流程度受到系统指标度量的影响，并由于语料库属性而传播偏见。

    Oct, 2020

  • 将读者评论纳入抽象文本摘要

    本文介绍了一种采用读者评论辅助生成 “主要方面” 摘要的方法 —— 读者感知的生成式摘要。使用对抗思想和神经网络框架，作者提出了一个名为 RASG 的模型，该模型克服了评论的非正式和嘈杂的挑战，并取得了表现优异的成果。

    Dec, 2018

  • 多篇文档摘要如何 “多”?

    本文介绍一种用于评估多文档摘要生成模型及数据集中数据分散程度的自动化度量方法，并检验几个流行的多文档摘要数据集，结果表明某些数据集没有利用多文档信息，提出应用该度量方法评估数据集和模型的性能。

    Oct, 2022