介绍了一个名叫 MediaSum 的大规模媒体采访数据集，包含 463.6K 份采访文本和摘要，被用于探究电视和广播采访文本的独特位置偏差以及转移学习在改进对话摘要模型上的应用。

Mar, 2021

本研究介绍了一种基于在线知识库的数据集 WikiHow，包含超过 230,000 个文章和摘要对，用于评估现有的序列到序列模型在不同写作风格、更高语义抽象度的摘要中的性能。

Oct, 2018

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

本研究论文针对新闻文本自动摘要的抽取和生成方法进行了广泛的比较评估，重点分析了 ROUGE 分数。研究使用 CNN-Daily Mail 数据集，包括新闻文章和人工生成的参考摘要。通过 ROUGE 分数评估生成摘要的效果和质量，再将表现最佳的模型整合到 Web 应用程序中，评估其在真实世界中的能力和用户体验。

Oct, 2023

本研究手动分析了三个流行的摘要数据集中的 600 份样本，并对 27 个最先进的摘要模型和 5 个流行的度量标准进行了彻底分析。 研究揭示出数据集具有不同的数据质量和复杂度分布，对样本复杂度强烈依赖，以及基于引用文本的质量差异导致真实摘要得分偏低等关键见解。

Jun, 2021

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

本研究介绍了微博观点摘要（MOS）的任务以及共享了一个数据集，包含 3100 个金标准意见摘要，其中摘要是新闻记者根据模板区分事实信息（主要内容）和作者意见创建的。该研究提供了基于抽象和提取式自动摘要方法的实验结果，并证明精调可以提高自动摘要的性能。

Aug, 2022

提出了一种全新的编辑网络的思想 - 一种混合抽取 - 生成式摘要的方法，应用于给定抽取的句子序列的后处理步骤中。我们的网络试图模仿人类编辑在摘要过程中的决策过程。使用 CNN / DailyMail 数据集，我们演示了我们的方法相对于最先进的单一抽取或生成式基准方法的有效性，进一步提出了一种基于新颖的软标签方法的 “编辑器” 的有效培训方法。

Feb, 2019

通过请高质量合同工人阅读原始文档并写出原始摘要，建立了 SQuALITY 数据集，该数据集的第一篇文章概述了主要内容，其余四篇回答了具体问题，实验证明现有自动摘要评估指标不是优秀的质量指标。

May, 2022

本文介绍了基于 CNN/Dailymail 数据集构建的首个主题摘要语料库 NEWTS，用于支持主题摘要任务，可以评估不同提示方法的效果。

May, 2022