本文通过引入一种基于语义相关性的神经模型，旨在提高汉语社交媒体摘要中源文本和摘要之间的语义相关性，使用编码器 - 解码器框架，通过最大化表示之间的相似性得出结论，实验表明，该模型在社交媒体语料库上优于基线系统。

Jun, 2017

本文探讨了抽象文本摘要中生成内容与原文义不相符的问题，并提出了以正则化为基础的序列到序列模型和实用人工评估方法以解决问题。实验结果表明，该方法在提高人工评估的语义一致性方面比以前的模型有效。

May, 2018

本文介绍了一种基于自编码器的无配对抽象摘要生成方法，通过生成器和复原器对输入文本进行编码和解码，再通过鉴别器确保生成的文本与人类写作的句子相似，从而获得可读性强的人类摘要，无需文档摘要对作为训练数据。该方法在英文和中文语料库上取得了良好的表现。

Oct, 2018

该研究使用注意力编码 - 解码循环神经网络模型抽象化文本摘要，并在两个不同的语料库上展示其实现最先进的性能。同时，该研究还提出了几种解决文摘中的关键问题的新模型，比如建模关键词、捕捉句子到单词结构的层次以及提取训练时很少出现的单词等。此外，研究还建立了一个多句子的文摘数据集，以便后续的新研究能建立性能基准。

Feb, 2016

在信息时代，人们阅读冗长的新闻文章的时间越来越少，提供简洁的信息摘要变得比以往任何时候都更为重要。本文旨在改进现有的架构和模型，针对抽象文本摘要进行微调超参数，并尝试特定的编码器 - 解码器组合，以提高摘要生成的效果。

Mar, 2024

本文提出一种基于神经网络的端到端模型，实现了零样本抽象文本摘要，并基于 ROCStories 数据集引入了基准任务 ROCSumm。模型 SummAE 由去噪自编码器构成，通过将句子和段落嵌入到一个共同的空间中来生成段落的摘要。实验表明该模型可以比抽取式文本摘要技术更好地进行抽象文本摘要。

Oct, 2019

本篇论文中，采用了 GRU-based encoder 和 Bahdanau attention mechanism 对英语文本进行了自动摘要，使用 News-summary 数据集进行训练，其输出表现优异，可以用作报纸头条。

Feb, 2023

该研究提出了一个新颖的抽象式单文档文本摘要框架，融合了结构、语义和基于神经网络的方法，通过结合机器学习和基于知识的技术实现了一种统一的方法。实验证明了该框架在处理罕见和未登录词方面的显著改进，优于现有的深度学习技术。

Apr, 2024

本研究提出了一种名为 AVS 的新颖的基于注意力机制的编码器 - 解码器网络框架，该网络框架使用双向 LSTM 和注意力机制对原始视频帧进行编码和关键帧序列进行解码，实现对有监督视频摘要的问题的解决。经测试发现，该方法在 SumMe 和 TVSum 数据集上的表现明显优于现有方法，在两个数据集上分别从 0.8％到 3％都有了显著的提高。

Aug, 2017

本文介绍了一种基于序列 - 序列 - 序列自编码器 (SEQ^3) 的神经网络模型用于非监督抽象句子压缩，利用预训练语言模型作为潜变量的先验，结合连续的松弛机制使模型可优化，避免了对平行文本摘要对的依赖，实现了在基准数据集上取得了诱人的结果。

Apr, 2019