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

通过分析他人对目标文章贡献的观点以及引文摘要网络的聚类方法，我们提出了一种用于凝练文章的模型，该模型可进一步用于概括一个整体研究领域，从而帮助研究人员快速了解新研究领域。

Jul, 2008

提出一种新的上下文化摘要方法，该方法可以根据含有引用文献的句子（称为 “引文”）生成信息丰富的摘要，概述了引文相关引用位置的文献内容，该方法提取和建模论文的引文，检索相关的引用文献段落，并生成针对每个引文的抽象摘要。

Nov, 2023

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

CL-SciSumm Shared Task 2018 was held as part of SIGIR's Annual Conference, which focused on scientific document summarization in the computational linguistics domain, evaluated using two metrics and providing datasets for the community.

Sep, 2019

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

本文介绍两个新的科普文摘数据集，通过对大规模和中规模的生物医学期刊文章的专家摘要进行了深入的表征，证明了它们的实用性，并揭示了这一任务的关键挑战。

Oct, 2022

本文提出了一种利用科学会议上的演讲视频自动生成科技论文摘要的新方法，通过收集 1716 篇论文及其对应的视频，并创建了一个摘要数据集，最终模型在该数据集上的表现与手动摘要数据集上的模型相当，并通过人工专家验证了自动生成摘要的质量。

Jun, 2019

SciBERTSUM 是一种针对科学论文的摘要框架，通过增加节嵌入层和应用稀疏注意力机制，在长文本（超过 500 句）中表现出更好的 ROUGE 分数。

Jan, 2022

本文研究了使用引文图来提高科学论文摘要生成的质量，提出了两种方法：为任务提供简单而低成本的多粒度无监督摘要生成方法 (MUS)，以及对大量标记数据具有更准确结果的基于图的监督摘要方法 (GSS)，并在公共基准数据集上进行了实验验证以证明方法的有效性。

Dec, 2022