该研究介绍了两个 QMDS 训练数据集，这些数据集具有互补的性质并使用新的层次编码器建立了基于端的神经网络模型，这些模型不仅在自动度量上表现出了优异的结果，而且在人类评估中也表现出了优异的结果。

Mar, 2021

本篇文章提出了 HowSumm 这一全新的数据集，可用于针对查询的多文档摘要 (qMDS) 任务，其目标是从一组来源生成可操作的指令。通过从 wikiHow 网站文章和它们引用的来源中提取数据创建了该数据集，并讨论了与其他摘要语料库的不同之处，实验结果表明，提取式和抽象式摘要模型在该数据集上的性能仍有提升空间。

Oct, 2021

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

本文介绍一种用于评估多文档摘要生成模型及数据集中数据分散程度的自动化度量方法，并检验几个流行的多文档摘要数据集，结果表明某些数据集没有利用多文档信息，提出应用该度量方法评估数据集和模型的性能。

Oct, 2022

本文介绍了一个新的数据集来解决阅读者感知的多文档摘要问题；通过扩展基于变分自动编解码器的 MDS 框架，共同考虑新闻文档和读者评论。实验结果表明，读者评论能够提高摘要的表现，并证明了所提出的数据集的实用性。

Aug, 2017

本文介绍了首个大规模多文档新闻数据集 Multi-News，并提出一个将传统提取式摘要模型与标准单文档摘要模型结合的端到端模型，取得了有竞争力的结果。我们在 Multi-News 上比较了几种方法，并希望我们的数据和代码能促进多文档摘要领域的进展。

Jun, 2019

提出了一种名为 CAST 的归类对齐和稀疏变换器的自动摘要方法，使用 BigSurvey 数据集，将超过 7000 份调查论文的摘要作为目标摘要，430,000 篇参考论文的摘要作为输入文档，赢得了各种高级自动摘要方法的比较实验。

Feb, 2023

本文通过使用多个 MDS 语料库和一系列最先进的模型来研究这个异构任务，并尝试量化纲要质量并提出考虑制定新 MDS 纲要的要点。此外，我们分析了缺乏在所有语料库上均实现卓越性能的 MDS 系统的原因，并观察到流程度受到系统指标度量的影响，并由于语料库属性而传播偏见。

Oct, 2020

本文回顾了近期基于深度学习的多文档摘要模型，提出了新的分类方法以及对这个领域的现状进行了综合总结，并且强调了现有文献中很少讨论的各种目标函数之间的区别，最后对未来发展方向提出了几个建议。

Nov, 2020

该论文提出了一种基于异构图和神经主题模型的抽象多文档摘要模型，采用图到序列的框架，同时训练主题和摘要模块以提高性能和生成高质量主题。

Oct, 2021