Mar, 2022

自动文本摘要方法：综述

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TL;DR本文详细介绍了文本摘要的各种方法，包括提取和抽象两种途径，评估指标、基准数据集与未来的研究展望，并讨论了生成摘要的不同评估方法与相关研究中可能出现的挑战和研究机遇。
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发现论文，激发创造
  • 文本摘要技术：简要调查

    本文综述了自动文本摘要的主要方法和不同过程，描述了不同方法的有效性和缺点，以期将海量的文本数据高效地提炼出信息和知识。

    Jul, 2017

  • 基于神经网络的摘要生成方法调研

    本文综述了近期在基于神经网络的自动文本摘要中的十种最先进的神经网络模型，其中包括五种生成式模型和五种抽取式模型，并讨论了应用于摘要任务的相关技术和未来研究的有前途的方向。

    Mar, 2018

  • 神经抽象摘要方法调查及其摘要的事实一致性

    自动摘要是计算机缩短文本数据的过程，以创建一个表示原始文本中最重要的信息的子集 (摘要)。现有的摘要方法大致可以分为两类：抽取式和生成式，前者会从源文档中显式选择文本片段 (单词，短语，句子等) ，而后者则会生成新的文本片段来传达源文件中最突出的概念。

    Apr, 2022

  • 自动文本摘要技术的综合综述：方法、数据、评估和编码

    本文综述了自动文本摘要的研究现状及其评估方法，使用引用文献的方法考察各种摘要生成机制，同时对可用于摘要任务的数据集进行了广泛的回顾，并在 CNN 语料库数据集上进行了抽取和生成方法的实证研究。

    Jan, 2023

  • 文本摘要技术取得了哪些成就？

    通过使用多维度质量度量标准（MQM），我们手动量化了 10 种代表性汇总模型中 8 种主要错误来源，发现在相似设置下，提取式汇总器总体上比其抽象式汇总器表现更好，尤其是在忠实度和事实一致性方面。同时，预训练技术，特别是序列到序列的预训练技术，对于提高文本汇总效果非常有效，其中 BART 效果最好。

    Oct, 2020

  • 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

  • 结合语义和统计方法的 Instagram 社交网络帖子自动摘要

    本研究开发了一个爬虫来提取 Instagram 社交网络上受欢迎的文本文章，并结合一组抽取和抽象算法来展示如何使用每个抽象算法，观察 820 个受欢迎的文本文章在社交网络上的准确性（80％）。

    Mar, 2023

  • 科学论文摘要的监督式提取方法

    本文介绍了一种新的数据集，用于总结计算机科学出版物，展示了利用神经句子编码和传统的总结功能来开发模型的方式，并表明即使在传统的科学领域中，对句子的编码以及他们的本地和全局背景进行编码的模型也有很好的性能，并实现了明显优于已经建立的基准方法的结果。

    Jun, 2017

  • 自动新闻摘要

    本研究论文针对新闻文本自动摘要的抽取和生成方法进行了广泛的比较评估，重点分析了 ROUGE 分数。研究使用 CNN-Daily Mail 数据集，包括新闻文章和人工生成的参考摘要。通过 ROUGE 分数评估生成摘要的效果和质量，再将表现最佳的模型整合到 Web 应用程序中，评估其在真实世界中的能力和用户体验。

    Oct, 2023

  • 神经文本摘要：一项关键评估

    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