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

自动摘要是降低文本文档长度的过程，以生成概述，保留原始文档的最重要的要点。我们通过推荐图像和生成包含关联和情感的意见摘要，研究了两个问题。我们使用概率模型和词相似性启发式方法生成图像标题和提取关键短语，并借助相关反馈机制重新排序这些关键短语。我们使用 Rank Aggregation 和相关反馈方法来改进图像检索，同时我们还提出一组子模复杂函数用于意见摘要，以平衡压缩需求和情感检测需求，生成和文档情感和摘要情感之间有良好相关性且 ROUGE 得分优秀的摘要。我们还比较了所提出的子模复杂函数的性能。

May, 2024

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

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

本文探讨了利用 Transformer-based 系统概括多领域科学研究论文的问题，并设计了两种不同类型的概述手段，即 LaySumm 和 LongSumm，使用 ROUGE 指标有效评估了本文系统的优越性。

Jan, 2021

本论文提出一种快速、精准的摘要生成模型，该模型首先选择重要句子，然后使用新颖的基于句子级的策略梯度方法实现两个神经网络之间的其它计算，最后生成简洁的总体摘要。该模型在 CNN/Daily Mail 数据集上的表现达到了最新的最佳水平，并且具有更高的抽象性得分，同时也展示出相较于之前的长段落编码 - 解码模型，更快的推断速度和训练收敛速度优势，而且在 DUC-2002 数据集上表现更优。

May, 2018

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

本文探讨了在提取式摘要中基于全文进行 contextualized rewriting，将其形式化为 seq2seq 问题，引入 group tag 作为解决方案来建立关联，通过基于内容的寻址方法识别提取式摘要，结果表明我们的方法明显优于非上下文的重写系统，无需采用强化学习，在多个提取式摘要生成器上显示出显着提高的 ROUGE 分数。

Jan, 2021

本文介绍了一种基于深度学习模型与实体识别的自动生成研究论文摘要的方法，实验证明使用实体识别可以提高摘要质量。

Feb, 2023

我们介绍了一种利用文本的隐藏聚类结构进行摘要提取的新方法。在 CNN/DailyMail 数据集上的实验结果表明，我们的方法生成的摘要比提取式和抽象式方法更准确，并在 ROUGE-2 指标方面取得了超过先前方法 10% 的最新成果。此外，我们还展示了文本的隐藏结构可以解释为不同的主题。

Jun, 2024