本文提出了一种基于查询的文章摘要生成模型，使用新闻文章摘要数据集训练了指针生成模型，通过与参考摘要的相似度评估生成的摘要，结果表明可以构建类似于抽象式摘要的神经网络模型，使用查询生成有针对性的摘要。

Dec, 2017

本文综述了近期在基于神经网络的自动文本摘要中的十种最先进的神经网络模型，其中包括五种生成式模型和五种抽取式模型，并讨论了应用于摘要任务的相关技术和未来研究的有前途的方向。

Mar, 2018

本文提出了一种神经摘要模型，能够通过简单而有效的机制实现用户对文本长度、风格、感兴趣的实体等高级属性的控制，以生成符合用户需求的高质量摘要，并在 CNN-Dailymail 数据集上优于现有的自动化系统和人工评价。

Nov, 2017

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

论文提出了一种基于神经网络和连续句子特征的数据驱动型抽取式摘要方法，采用层级文档编码器和基于注意力机制的提取器的通用框架，能够训练不同的摘要模型（提取句子或单词），在大规模语料库上进行实验结果表明，该方法在不需要语言注解的情况下取得了与现有技术相当的效果。

Mar, 2016

自动摘要是计算机缩短文本数据的过程，以创建一个表示原始文本中最重要的信息的子集 (摘要)。现有的摘要方法大致可以分为两类：抽取式和生成式，前者会从源文档中显式选择文本片段 (单词，短语，句子等) ，而后者则会生成新的文本片段来传达源文件中最突出的概念。

Apr, 2022

本文提出了一种基于数据驱动的、对抽象句子的局部关注模型进行生成式摘要的方法，通过训练大规模数据，该模型相比较于几种强基线模型在 DUC-2004 共享任务中表现了显著的性能提升。

Sep, 2015

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

本文提出了一种简单的方法来解决神经网络摘要方法中存在的内容选择问题：使用数据有效的内容选择器来过度确定应该作为摘要的来源文档中的短语，通过作为自底向上的注意步骤来约束模型以生成更简洁而流畅的摘要。该方法比其他端到端内容选择模型更简单且性能更高，在 CNN-DM 和 NYT 语料库中表现出显著的 ROUGE 值提高。此外，内容选择器只需要训练 1000 个句子就可以使摘要器轻松地进行领域转移。

Aug, 2018

本文提出了一种简单但有效的技术，通过微调预先训练的语言模型并使用 BRIO 范例进行训练，以改进抽象摘要。我们在越南文上构建了一个文本摘要数据集，称为 VieSum，并使用 BRIO 范例在 CNNDM 和 VieSum 数据集上进行了实验。结果显示，这些模型在基本硬件上训练得到了提高，比所有现有的抽象摘要模型表现更好，尤其是对于越南文。

May, 2023