开发了一种基于抽象的总结框架，适用于多个异构文档，该框架独立于标记数据。 与现有的多文件总结方法不同，我们的框架处理讲述不同故事的文档，而不是同一主题的文档。 最后，我们基于 CNN / Daily Mail 和 NewsRoom 数据集构建了总共十二个数据集变体，其中每个文档组都包含大量且多样化的文档，以评估我们的模型与其他基线系统的性能。 我们的实验表明，我们的框架在这种更通用的情况下胜过了现有的最先进方法。

May, 2022

本文介绍了一种基于聚类相似性的多文档综述方法，使用基于修改版 PageRank 算法和文本相关性考虑机制的混合模型的抽取方法，在每个聚类中选择最重要的句子生成摘要，并应用 BARTpho 和 ViT5 构建了缩写模型，结果表明该方法在 VLSP 2022 竞赛中取得了竞争力的成果。

Apr, 2023

本文探讨如何在低资源情况下，使用深度神经网络等技术进行长篇法律文件的自动摘要，本文提出了一种基于 GPT-2 的算法，基于语言模型的困惑度，识别出最具有表现力的句子，在提取摘要时提供有效支持，并且该方法胜过了全球其他对手的显著度检测基线。

Mar, 2021

我们提出了一种基于抽象的多文档摘要框架，可以通过探索比句子更细粒度的句法单元（即名词 / 动词短语）来构建新的句子。与现有的基于抽象的方法不同，我们的方法首先构建了一个由输入文档中的短语表示的概念和事实池。然后通过选择和合并信息短语生成新的句子，以最大化短语的显著性并同时满足句子构造约束。我们采用整数线性优化来同时进行短语选择和合并，以实现摘要的全局最优解。在基准数据集 TAC 2011 上进行的实验结果表明，我们的框架在自动金字塔评估度量标准下优于最先进的模型，并在手动语言质量评估上取得了相当好的结果。

Jun, 2015

提出使用上下文相关网络和预训练的语言模型来提高抽象文本摘要的生成水平和使用新颖度度量来优化生成的摘要，从而实现比现有方法更高水平的摘要生成。

Aug, 2018

我们提出了一种新颖的基于图形的框架，用于摘要会议演讲，完全不需要监督和任何注释。我们的工作结合了多种最近的方法的优点，同时解决了它们的弱点。此外，我们利用最近在 NLP 中应用的字嵌入和图形退化的进展，考虑外部语义知识，并设计了自定义的多样性和信息量度量。在 AMI 和 ICSI 语料库上的实验表明，我们的系统改进了现有技术水平。代码和数据可公开获取，我们的系统可以交互式测试。

May, 2018

本文研究使用 Transformer 技术来提高自动文本摘要的效率，提出基于检索的方法，可以降低处理整个文档的成本。实验结果表明，相较于基线，该方法的存储占用更少，且保证了文本摘要的可靠性。

Dec, 2022

提出了一种新的神经模型用于文本摘要，首先从文档中提取句子然后再压缩它们，达到了抽象方法所暴露出的难度和提取方法所缺乏的简洁性的平衡，且所提模型在 CNN/DailyMail 和 Newsroom 数据集上均取得了最先进的效果。

Apr, 2019

本文提出了一种基于联合提取和句法压缩的神经模型用于单文档摘要，该模型选择文档中的句子，通过句法分析识别可能的压缩，并用神经模型评分这些压缩以生成最终的摘要，实验结果表明，该模型在 ROUGE 评估中表现良好，能够达到与最先进系统相当的性能，并且其输出一般保持语法正确。

Feb, 2019

本文提出了一个基于句子压缩技术的任务框架，通过基于解析树的一系列学习模型，设计一种创新的 Beam Search 解码器来高效地找到高概率压缩结果，将语言学动机和查询相关性融入压缩过程中，并在多项指标上显著优于最先进的系统，包括在 DUC 2006 和 2007 摘要任务中分别获得 ROUGE-2 指标上 8.0% 和 5.4% 的改进。

Jun, 2016