ACLMay, 2021

基于查询的文本摘要生成文档幻灯片

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TL;DR本文提出了一个名为 SciDuet 的新数据集，其中包括最近年份 NLP 和 ML 会议上的文献和其对应的幻灯片，同时介绍了一个名为 D2S 的新系统，该系统采用两步法来处理文档到幻灯片的任务，评估表明长型问答在 ROUGE 自动度量和人工评估方面优于基线摘要。
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发现论文，激发创造
  • DOC2PPT: 科学文献自动生成演示文稿

    文档导出幻灯片是一项困难的多模态推理任务，我们提出了一种新颖的基于层次序列 - 序列算法的方法，在文档摘要、图像和文本检索、幻灯片结构和布局预测等方面具有较高的性能。

    Jan, 2021

  • TalkSumm: 基于学术会议演讲的科学论文摘要数据集和可扩展标注方法

    本文提出了一种利用科学会议上的演讲视频自动生成科技论文摘要的新方法，通过收集 1716 篇论文及其对应的视频，并创建了一个摘要数据集，最终模型在该数据集上的表现与手动摘要数据集上的模型相当，并通过人工专家验证了自动生成摘要的质量。

    Jun, 2019

  • SQuALITY: 用较困难的方式构建长文摘要数据集

    通过请高质量合同工人阅读原始文档并写出原始摘要，建立了 SQuALITY 数据集，该数据集的第一篇文章概述了主要内容，其余四篇回答了具体问题，实验证明现有自动摘要评估指标不是优秀的质量指标。

    May, 2022

  • AQuaMuSe: 自动为基于查询的多文档摘要生成数据集

    本文提出了一种名为 AQuaMuSe 的可扩展方法，用于自动从问答数据集和大型文档语料库中挖掘基于查询的多文档摘要示例，其中包括种类独特的可提取和抽象式摘要数据集，并提供了详细的数据集评估和基线摘要模型实验。

    Oct, 2020

  • MS2: 医学研究的多文档摘要

    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

  • 生成大量学术论文结构化摘要：数据集和方法

    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

  • WSL-DS: 面向查询的多文档抽象摘要的弱监督学习与远程监督

    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

  • 一种基于语义问答的文本摘要评估方法

    本文提出了一种基于问题解答的方法，通过将文本视为小型知识库进行大量提问，以精确地比较两个文本之间的内容差异，从而解决 NLP 系统评估中的一个重要问题。实验结果表明，该方法在分析大型文本语料库方面具有较高的准确性和可靠性。

    Apr, 2017

  • 长文本和多表总结：数据集和方法

    旨在创造简明摘要以涵盖输入文档的要点信息。自动文档摘要对文本和非文本内容进行了讨论，提出了涵盖定量描述的关键指标的表格数据的重要性，提出了一个大规模数据集和三种摘要方法，还评估了评估指标

    Feb, 2023

  • 长文档摘要的实证调查：数据集、模型和度量

    本综述论文系统性地评估了长文档自动摘要各主要组成部分的研究进展，包括基准数据集、摘要模型和评估方法，并提出未来工作的方向。

    Jul, 2022