ACLMay, 2021

为长篇科技文献带来结构：一个多方位摘要数据集

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TL;DR本文介绍了 FacetSum 这一基于 Emerald 期刊文章的多方位摘要基准数据集，其不同于传统的文档 - 摘要对，提供了多个摘要，针对长文档的不同部分，包括目的、方法、发现和价值等方面，对数据集的分析和实证结果揭示了将结构引入摘要的重要性。我们相信 FacetSum 将推动摘要研究的进一步发展，促进 NLP 系统在长文本和摘要中利用结构信息的发展。
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发现论文，激发创造
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    Jul, 2022

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    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

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    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

  • 生成长文档的扩展摘要

    本研究基于多任务学习方法，利用文件的层次结构生成长篇文献的扩展摘要，并在三个大型数据集上验证其优于其他强基准模型的性能，为长篇文献摘要生成任务的未来研究提供了深入的洞见。

    Dec, 2020

  • iFacetSum: 多文档探索的基于共指的交互式分面摘要

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    Sep, 2021

  • BookSum：用于长篇叙述摘要的数据集合集

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    May, 2021

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    Feb, 2023

  • 科学摘要评估的反思：在面向因素的基准上建立可解释指标

    本研究分析和评估了预训练的大型语言模型在科学文献摘要中的应用，并介绍了 Facet-aware Metric 评估方法以及 Facet-based 科学摘要数据集的构建。研究表明，Facet-aware Metric 提供了一种更加合理的科学摘要评估方法，而在科学领域，经过精细调整的较小模型可以与大型语言模型竞争，但大型语言模型在学习科学领域中的上下文信息方面存在局限性，需要进一步改进。

    Feb, 2024

  • 面向 facet 的提取式摘要评估

    本文旨在为提高文本摘要信息覆盖性的评估提供一个新的基于 Facet 的评估方式，通过构建 CNN / Daily Mail 数据集的提取版本，在量化研究中证明，相对于 ROUGE，facet-aware 评估更好地与人类判断相关，能够实现细粒度评估和比较分析，并揭示了最先进的摘要方法的有价值的见解。

    Aug, 2019

  • Summaformers @ LaySumm 20, LongSumm 20

    本文探讨了利用 Transformer-based 系统概括多领域科学研究论文的问题，并设计了两种不同类型的概述手段，即 LaySumm 和 LongSumm，使用 ROUGE 指标有效评估了本文系统的优越性。

    Jan, 2021