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

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

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

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

本研究评估了德语抽象文本摘要的特定现状，并调查现实情形下为什么有效的抽象文本摘要解决方案在工业界仍然缺失。我们的重点是分析训练资源和公开可用的摘要系统，并发现现有的数据集和系统存在极大的缺陷和评估偏差。此外，我们发现现有的系统经常不能与简单的基准线进行比较，并且忽略了更有效和高效的摘要方法。

Jan, 2023

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

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

通过多任务学习、循环翻译等方法，构建神经网络模型用于实现跨语言文本摘要，实验结果证明该模型较传统模型有显著提升。

Aug, 2019

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

在本研究中，我们采用八个大型语言模型，在六个数据集和四个不同的摘要任务（放射学报告、患者问题、进展记录和医生 - 患者对话）上应用领域适应方法，系统评估了它们的效果，而且展示出最佳适应的大型语言模型的摘要相较于人工摘要在完整性和正确性方面更可取。此外，我们还将传统的自然语言处理指标与医生评分进行了相关性分析，以提高对这些指标与医生喜好的理解。最终，我们的研究证明了大型语言模型在多个临床文本摘要任务中超越人工专家，这意味着将大型语言模型整合到临床工作流程中可以减轻文档负担，使临床医生能够更多关注个性化患者护理和其他医学中不可替代的人工环节。

Sep, 2023