通过强化学习方法，采用 ROUGESal 和 Entail 两种新的奖励函数优化传统指标 ROUGE，实现多重奖励同时优化的方式来提高摘要生成的效果。实验证明，该方法在 CNN/Daily Mail 数据集上达到了新的最高性能水平，并在测试集合 DUC-2002 中有很大的提高。

Apr, 2018

研究了在小规模训练语料的情况下，使用多任务学习进行抽象摘要的效果。通过将四项不同任务（抽取式摘要、语言建模、概念检测和释义检测）单独和结合使用，得出训练多任务模型比训练仅用于抽象摘要的模型效果更好的结论。在全面搜索中，发现某些任务（如释义检测）不仅可以与其他任务结合使用，而且可以使用不同的架构和训练语料，始终对抽象摘要有益。

Sep, 2021

本文提出两个方法以弥补 Transformer-based summarization 模型在内容选择方面表现不佳和训练策略效率不高的缺陷，使得模型可以更好的理解要点，同时引入课程学习的方法提高了训练速度和质量，并用 Reddit TIFU 数据集和其他三个跨领域总结测量我们的模型的有效性，同时进行了人类评估表明所提出的方法在流畅性、信息量和整体质量等质量标准上具有良好的效果。

Feb, 2023

本文介绍一个基于文本蕴涵模型和强化学习的方法，用于优化提取式摘要的准确性和一致性，并在自动度量和人类评估上显示出较好的性能。

May, 2023

本文提出了一种基于序列到序列的句子简化模型，通过多任务学习及时改进其包含性和释义能力。文章还介绍了一种新的多层软共享方法，以及一种动态学习的多臂赌博机训练方法，实验结果表明我们的模型在语义相关任务上的表现优于竞争模型。

Jun, 2018

本论文提出一种快速、精准的摘要生成模型，该模型首先选择重要句子，然后使用新颖的基于句子级的策略梯度方法实现两个神经网络之间的其它计算，最后生成简洁的总体摘要。该模型在 CNN/Daily Mail 数据集上的表现达到了最新的最佳水平，并且具有更高的抽象性得分，同时也展示出相较于之前的长段落编码 - 解码模型，更快的推断速度和训练收敛速度优势，而且在 DUC-2002 数据集上表现更优。

May, 2018

本文研究针对真实世界的消费者健康问题的抽象总结任务，开发了一个抽象问题总结模型，利用医疗实体的语义识别，借此提高了问题聚焦的涵盖范围和生成信息摘要的能力。同时，我们还将问题类型信息融入到解码器的输入中，实现了问题类型驱动的摘要生成，并在 MeQSum 基准语料库上进行了评估，该框架超过了最先进方法 10.2 ROUGE-L 分，并进行手动评估以评估所生成的摘要的正确性。

Jun, 2021

AttSum 是一种新的自动学习分布式表示和应用注意力机制的查询聚焦式文本摘要系统，并在标准基准数据集上取得了较好的性能。

Apr, 2016

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

分析了神经文本生成模型在抽象文档摘要生成方面的局限性，并发现这些模型非常容易产生虚假内容。人类评估显示，预训练模型生成的摘要不仅在原始度量标准（即 ROUGE）方面更好，而且在生成忠实和真实摘要方面也更好，文本蕴含度量更好地相关于忠实度，有可能成为自动评估度量标准以及训练和解码标准的前景。

May, 2020