EMNLPOct, 2019

全球声音：自动新闻摘要中的跨界问题

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TL;DR通过构建多语言数据集 Global Voices，提取社交网络数据以对 15 种语言中的英文总结进行低成本的评估。并通过对人类进行调查和筛选，研究了翻译质量对跨语言总结的影响，同时还对 ROUGE 指标进行了限制的分析。
cross-lingual summarizationevaluating multilingual datasetinto-english summarizationtranslation qualityrouge metric
发现论文，激发创造
  • CrossSum: 跨越 1500 多种语言对的英语中心的跨语言生成性文本摘要

    通过跨语言检索，提出跨语言摘要数据集 CrossSum 及其训练模型，表现出优异的 ROUGE 和 LaSE 性能，成为目前最大的跨语言摘要数据集

    Dec, 2021

  • WikiLingua：一种用于跨语言主旨提取的新基准数据集

    该研究介绍了 WikiLingua 项目，这是一个用于跨语言抽象摘要系统评估的大型多语种数据集。该数据集从 WikiHow 中提取出 18 种语言的文章和摘要对。研究者们使用图像对齐的方法为不同语言版本的文章与摘要建立起对应关系，并提出了一个使用合成数据和神经机器翻译的预训练方法进行直接跨语言摘要的方法，取得了显著的性能提升。

    Oct, 2020

  • 跨语言摘要的自动数据检索

    英语到印地语的跨语种摘要涉及文本摘要转换为另一种语言。本研究的目标是通过匹配文字和视频格式中有新闻价值的事件的报道来进行英语到印地语的跨语种摘要，以帮助数据获取。我们通过分析数据并提出方法，将文章与视频描述匹配为文档和摘要对，并提出了过滤方法以确保摘要的正确性。此外，我们提供了 28583 个单语和跨语种的文章 - 摘要对，并在收集的数据上建立和分析了多个基准，并报告了错误分析。

    Dec, 2023

  • 跨语言摘要调查

    本研究针对跨语言摘要生成任务进行了全面的系统综述，涵盖数据集、方法和挑战等方面，以便为研究人员提供起点和新想法。

    Mar, 2022

  • 跨语言摘要模型与数据集

    本文介绍了使用跨语言文献和维基百科创建的跨语言摘要语料库，在多种语言和方向上建立了多句子摘要数据。作者使用自动指标并进行人类研究，验证了所提出的跨语言摘要任务。最后，作者还用该数据集和多语言预训练模型进行了大量的实验证明其实用性。

    Feb, 2022

  • X-SCITLDR：学术文献的跨语言极端摘要

    本研究填补了前人研究的空白，提出了一个多语种的学术领域摘要数据集，基于此我们能够训练和评估处理英语论文并生成德语、意大利语、汉语和日语摘要的模型，同时分析了在零样本和少样本情况下训练的性能。

    May, 2022

  • 跨语言跨时间摘要：数据集、模型、评估

    本文探讨如何应用跨语言和跨时期的文字连线技术在信息总结中的应用，并通过构建数据集、建模和评估得出结论：通过中间任务微调的端到端模型的总结质量一般；ChatGPT（无需微调）的总结质量良好，并与人类评分中相关；在对抗攻击的情况下，ChatGPT 在省略和实体替换方面的表现更好。

    Jun, 2023

  • XWikiGen：低资源语言百科文本生成的跨语言摘要

    本研究针对缺乏百科全书文本贡献者的问题，提出了一种基于多语言参考文章的跨语言多文档摘要生成任务，同时建立了一个基准数据集，并提出了一种基于神经网络的有监督和无监督摘要生成系统，实验表明多领域的训练要优于多语言的设置。

    Mar, 2023

  • WikiMulti: 用于跨语言摘要的语料库

    介绍了基于维基百科 15 种语言文章的新日数据集 - WikiMulti， 用于跨语言摘要生成 (CLS) 任务，并在该数据集上评价了现有的跨语言抽象性摘要方法的性能。

    Apr, 2022

  • 跨语言文本摘要评估的有效性评估

    本文旨在系统评估英语汇总评估方法在其他语言下的效力，并通过对八种不同语言的汇总语料库进行人工注释和 19 种汇总评估指标的评估，发现使用多语言 BERT 作为 BERTScore 的评估方法在所有语言下均表现出良好的效果，超过了英文水平。

    Jun, 2021