提出一种生成对比摘要的方法，使用混合生成方法，结合内容规划和表面实现组件，帮助训练数据不足的情况下实现对不同来源的精确比较，测试结果表明，在营养和健康领域，相比传统方法，该框架能够提供更忠实、相关和敏感的摘要，文笔同样流畅。

Apr, 2021

本研究中，我们探讨了使用现代神经模型从多个试验报告中自动生成叙述性生物医学证据摘要的问题，并使用 Cochrane 协作成员先前进行的系统性评论的相关文章摘要的抽象概述来评估现代神经模型进行抽象总结的效果。我们征求了医学专业人员对生成的摘要进行评估，并发现现代总结系统产生了一致流畅和相关的概述，但并非总是准确。我们提出新的方法通过明确划分传达关键发现的输入片段、强调大规模和高质量试验报告等领域特定的模型来信息摘要，发现这些策略适度提高了生成摘要的准确性。最后，我们提出了一种新的方法来自动生成叙述性证据综述的事实性评估，使用可推断报道发现方向的模型。

Aug, 2020

TrialsSummarizer 是一个基于神经多文档摘要系统的自动摘要系统，它可以检索与查询指定的条件、干预和结果匹配的随机对照试验出版物，并对这些研究进行排名。它提供了两种体系结构：基于 BART 的标准序列到序列模型和旨在为最终用户提供更大透明度的多头体系结构。但是，这些模型都存在引入不受支持语句的倾向，不适用于当前领域。所提出的架构可以帮助用户验证输出，使用户能够将生成的令牌追溯到输入。

Mar, 2023

该论文提出了一种基于神经网络的文本摘要模型，旨在解决现有模型未能显式考虑信息结构的问题，并控制摘要信息结构来提高总体摘要表现，实验结果证明该模型的有效性。

Sep, 2018

开发了一种基于抽象的总结框架，适用于多个异构文档，该框架独立于标记数据。 与现有的多文件总结方法不同，我们的框架处理讲述不同故事的文档，而不是同一主题的文档。 最后，我们基于 CNN / Daily Mail 和 NewsRoom 数据集构建了总共十二个数据集变体，其中每个文档组都包含大量且多样化的文档，以评估我们的模型与其他基线系统的性能。 我们的实验表明，我们的框架在这种更通用的情况下胜过了现有的最先进方法。

May, 2022

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

本研究针对医学干预方案的评估，提供了一个达到自动评估医学文献、整合多个研究结果的新数据集：MS^2。并基于 BART 模型，通过自由文本和结构化形式，提出了用于评估自动生成摘要质量的新指标。

Apr, 2021

SciBERTSUM 是一种针对科学论文的摘要框架，通过增加节嵌入层和应用稀疏注意力机制，在长文本（超过 500 句）中表现出更好的 ROUGE 分数。

Jan, 2022

该研究提出了一种基于文献摘要的新方法来预测临床试验干预措施的有效性。通过抽取摘要中表达干预措施有效性的句子，生成一个简洁的摘要，用于训练 BERT 分类器以预测干预措施的有效性。实验结果证明了该方法的有效性。

Apr, 2022

该研究提出了一种新颖的分治法神经摘要长文档的方法，结合话语结构和句子相似性将长文档分解为多个摘要子问题。通过该方法可以有效地降低计算复杂度，提高摘要效果。

Apr, 2020