MMMay, 2019

从网页抓取的文本到项目描述：社会创新项目的自动摘要

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TL;DR本文提出并比较了几种基于文本的方法（如 SVM、递归神经网络和 ensemble）来描述社会创新项目。同时，我们针对主题建模提出了一种新的用于自动评估摘要的度量标准。
发现论文，激发创造
  • 科学论文摘要的监督式提取方法

    本文介绍了一种新的数据集，用于总结计算机科学出版物，展示了利用神经句子编码和传统的总结功能来开发模型的方式，并表明即使在传统的科学领域中，对句子的编码以及他们的本地和全局背景进行编码的模型也有很好的性能，并实现了明显优于已经建立的基准方法的结果。

    Jun, 2017

  • 自动文本摘要方法：综述

    本文详细介绍了文本摘要的各种方法，包括提取和抽象两种途径，评估指标、基准数据集与未来的研究展望，并讨论了生成摘要的不同评估方法与相关研究中可能出现的挑战和研究机遇。

    Mar, 2022

  • 基于神经网络的摘要生成方法调研

    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

  • 结合语义和统计方法的 Instagram 社交网络帖子自动摘要

    本研究开发了一个爬虫来提取 Instagram 社交网络上受欢迎的文本文章，并结合一组抽取和抽象算法来展示如何使用每个抽象算法，观察 820 个受欢迎的文本文章在社交网络上的准确性（80％）。

    Mar, 2023

  • 神经百科全书：从知识库三元组生成文本摘要

    本论文探讨了如何使用神经网络将语义万维网数据的三元组信息转化为定长向量，并在此基础上生成自然语言摘要，经过在维基百科片段和数据库等数据集的训练和评估，表现出了良好的结果。

    Nov, 2017

  • ScisummNet: 带有引文网络的科学论文摘要的大型注释语料库和内容影响模型

    该论文提出了一种新的解决方案，通过开发和发布一个大规模的、手动注释的科学论文语料库，并提出了将作者的原始亮点（摘要）和文章对社区的实际影响（引用）整合的摘要方法，创建全面的、混合型摘要。我们进行了实验，证明了我们的语料库在训练数据驱动模型的科学论文摘要中的功效以及我们的混合型摘要优于摘要和传统的基于引用的摘要。这个大规模的注释语料库和混合方法提供了一个新的科学论文摘要研究框架。

    Sep, 2019

  • 引用图增强科学论文摘要

    本论文提出了一种基于引用图的摘要模型 CGSum，相对于基于输入文档内容进行摘要的方法，它可以更好的理解科技论文的含义并产生高质量的摘要，同时构建了一个包含 141K 篇不同领域的科技论文的数据集 Semantic Scholar Network（SSN），这个数据集构成了一个大型的连接引用图。研究结果表明，引用图对于理解论文内容并产生高质量的摘要十分关键。

    Apr, 2021

  • 生成科学范式的摘要

    使用文献计量学文本挖掘和摘要技术对科学文献进行自动生成，利用引文生成摘要，通过 C-LexRank 对单篇文章进行摘要提取，同时拓展到一系列科学文献的摘要提取和分析，证明引文是创建摘要的一种独特信息资源。

    Feb, 2014

  • 实体概述：现状和未来挑战

    本文综述了实体摘要技术的最新研究进展，探讨了现有方法的技术特征和框架，同时提出了未来研究方向。

    Oct, 2019

  • 神经文本摘要：一项关键评估

    评估标准数据集、评估指标、模型三方面存在的问题，提出了数据集自动采集、评估不足以反映人类判断、模型样本不足多样化等三个主要问题，导致长文本摘要进展不一。

    Aug, 2019