ACLMay, 2020

SueNes：一种弱监督方法通过负采样评估单文档摘要

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TL;DR本文提出了一种无需参考摘要的弱监督自动摘要评估方法，通过将现有摘要数据集中的大量数据与损坏的参考摘要进行配对来训练，实现了横向领域测试，证明了该方法在语言质量评估方面具有很大优势。
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发现论文，激发创造
  • 通过对比学习无监督无参考摘要质量评估

    本研究提出了一种基于 BERT 的新度量方法，通过无监督对比学习，评估文档摘要的质量，并且证明了该方法可以在没有参考摘要的情况下胜过其他指标。

    Oct, 2020

  • 无监督舆情摘要生成与加噪声去噪声技术

    本文介绍了一种基于🈚️ground truth summaries 的情况下，利用文档创建合成数据集、引入多种噪声生成函数以及学习生成原始评论的摘要模型的方法，该方法比抽取式和生成式基线模型都有更好的效果。

    Apr, 2020

  • SUPERT：面向多文档摘要的无监督评估指标的新领域

    该研究提供了一种新的评价未经监督的多文档摘要技术的方法，使用上下文化嵌入和软标记对齐技术对其语义相似性进行评估，并提出了一个可用于引导深度学习模型的奖励函数，其在性能上优于现有的未监督摘要模型。

    May, 2020

  • 无监督摘要的句子重要性再探讨

    本文提出了一种针对新闻摘要自动提取的无监督方法，该方法采用神经网络模型并结合基于图论的排名算法，使用 BERT 模型来更好地捕获句子意义，显著超过强基线的效果。

    Jun, 2019

  • 无监督全局推理下的多文档自动摘要

    该研究提出了一种新的整体框架用于无监督的多文档摘要，通过综合度量指标 Subset Representative Index（SRI）平衡了源文件中一部分句子的重要性和多样性，并且经过了大规模实验进行了验证，其结果显示该方法在 ROUGE 得分和多样性度量方面明显优于强基准线，并且多样性对于提高多文档摘要性能至关重要。

    Sep, 2023

  • 针对韩语文摘的参考文献和文档感知语义评估方法

    本文提出了一种衡量文本摘要的方法，即参考文献和文档感知语义得分（RDASS），用于韩语这种将各种语素组合成表达多种含义的词汇的语言。通过我们的评估指标，可以提高文本概括的人类判断相关性。研究结果表明，我们的评估指标与人类判断的相关性显著高于 ROUGE 得分。

    Apr, 2020

  • 面向 facet 的提取式摘要评估

    本文旨在为提高文本摘要信息覆盖性的评估提供一个新的基于 Facet 的评估方式，通过构建 CNN / Daily Mail 数据集的提取版本，在量化研究中证明，相对于 ROUGE，facet-aware 评估更好地与人类判断相关，能够实现细粒度评估和比较分析，并揭示了最先进的摘要方法的有价值的见解。

    Aug, 2019

  • 重温科技论文摘要评估

    本篇论文专门研究了用于科技文章摘要的评估度量，对 ROUGE 的效果进行广泛分析，发现 ROUGE 不太可靠，提出了 SERA 作为科技文章摘要评估的一种有效指标。

    Apr, 2016

  • 任何方面的文本总结：一种知识驱动的弱监督方法

    本研究提出一种基于方面的抽象化摘要方法，可以对任意与文件相关的方面进行总结，带有外部知识库的弱监督构建方法和方面建模方案可以提高性能。

    Oct, 2020

  • WSL-DS: 面向查询的多文档抽象摘要的弱监督学习与远程监督

    本文通过利用远程监督的方法来进行弱监督学习，使用类似于目标数据集的数据作为训练数据，借助预训练的句子相似度模型生成每个文档的弱参考摘要，进而在多篇文档中逐一确定单篇文档的摘要，最终在 DUC 数据集上以多种评价指标居于业内领先水平。

    Nov, 2020