IJCAIDec, 2020

面向对话的话语关系图模型和数据增强的会议摘要

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TL;DR通过引入对话 - 话语关系来缓解会议总结的挑战，提出了一种 DDAMS 方法，可以显式地建模会议中话语之间的交互，实现关系建模并采用 DDADA 方法构建大型伪总结语料库，取得了 AMI 和 ICSI 会议数据集上最先进的实验结果。
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发现论文，激发创造
  • 利用话语结构创建会议摘要

    基于 GNN 的节点分类模型，利用话语结构从复杂的多方讨论中筛选出最重要的话语，并生成提取式摘要，实验证明该方法超过现有的基于文本和图的提取式摘要系统。

    May, 2024

  • 多句压缩与预算次模最大化的无监督抽象会议摘要

    我们提出了一种新颖的基于图形的框架，用于摘要会议演讲，完全不需要监督和任何注释。我们的工作结合了多种最近的方法的优点，同时解决了它们的弱点。此外，我们利用最近在 NLP 中应用的字嵌入和图形退化的进展，考虑外部语义知识，并设计了自定义的多样性和信息量度量。在 AMI 和 ICSI 语料库上的实验表明，我们的系统改进了现有技术水平。代码和数据可公开获取，我们的系统可以交互式测试。

    May, 2018

  • 利用依存图融合进行抽象会议摘要

    本文介绍了一种基于整数线性规划的句子融合方法，用于从多个发言中提取重要内容生成摘要，并实验证明该方法能够生成比现有基准更为信息丰富的自动生成会议记录的摘要。

    Sep, 2016

  • 基于话语和行为图的结构感知抽象性对话摘要

    该研究提出了通过使用结构化图表来建模话语关系和行动三元组，并设计多粒度解码器来生成摘要的方法，从而实现更准确、精确的抽象对话摘要。实验结果表明，该模型在自动评估和人类判断方面优于现有方法，并在其他领域具有很强的泛化能力。

    Apr, 2021

  • 一种具有跨领域预训练的层次网络用于抽象会议摘要

    本文提出了一种新颖的抽象会议摘要网络，采用分层结构和角色向量来处理会议记录，并在大规模新闻摘要数据上预训练模型，实现了在 ICSI 数据集上自动指标和人工评价方面的表现优于之前的方法。

    Apr, 2020

  • 基于话语关系重构的零样本抽象式对话摘要

    提出一种使用话语关系进行无监督抽象化对话摘要生成的方法，并验证其在 AMI 和 ICSI 会议语料库上的有效性，ROGUE score 提升了 3 个点以上，甚至与现有的最先进方法竞争。

    Feb, 2019

  • 抽象会议总结：一项调查

    本文对多方会议情境下的自动摘要这一任务涉及到的难点、数据集以及系统进行了综述，并介绍了未来的研究方向。

    Aug, 2022

  • DialogSum：一个真实场景下的对话摘要数据集

    提出了 DialogSum，一种大规模标注的对话摘要数据集，通过对该数据集使用最先进的神经摘要器进行经验分析，结果表明对话摘要中存在诸如口语术语、特殊话语结构、代词和省略、语用学和社会常识等独特挑战，需要特定的表示学习技术来更好地处理。

    May, 2021

  • 基于句子门控模型和对话行为优化的抽象化对话摘要

    本论文旨在通过引入对话行为，设计一种基于句子门控机制的神经摘要模型，以更好地模拟对话行为和摘要之间的关系，从而提高其在 AMI 会议语料库上的性能表现。实验结果表明，所提出的模型相对于现有的基线表现有很大改善，突显出对话行为所提供的交互信号的实用性。

    Sep, 2018

  • 对话自动摘要研究综述：新进展和新领域

    对话摘要化是将原始对话压缩成涵盖重要信息的短版，用于减轻对话数据负载，本研究从多个领域（包括会议，聊天，电子邮件，客户服务和医疗对话）全面系统地调查了对话摘要化的现状和研究进展，包括可用于研究数据集的总览和两个排行榜，并提出了一些未来的研究方向，如忠实度、多模态、多领域和多语言对话摘要化。

    Jul, 2021