Apr, 2022

科学文章的基于序列的摘要提取

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TL;DR通过研究，本文在科学文章的有监督摘要提取方面展现了基于仅使用文档内文本的简单序列标记模型对简单分类模型的高效结果，并对句子级特征进行了最小化改进。通过进一步分析，我们展示了序列模型依赖文档结构且取决于学科领域的潜力。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 文本分段的文档摘要

    本研究旨在利用文献的内在结构，通过建立两个文本分割模型并寻找最优策略，使它们的输出预测投入到一种提取式摘要模型中，实验结果表明，提取式摘要从使用高准确度的分割方法中受益匪浅，特别地，在文档中最相关信息不在开头的情况下，分割有助于减少引导偏差问题。

    Jan, 2023

  • 生成科学范式的摘要

    使用文献计量学文本挖掘和摘要技术对科学文献进行自动生成，利用引文生成摘要，通过 C-LexRank 对单篇文章进行摘要提取，同时拓展到一系列科学文献的摘要提取和分析，证明引文是创建摘要的一种独特信息资源。

    Feb, 2014

  • SciBERTSUM: 面向科学文档的提取式摘要

    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

  • 基于句子和单词提取的神经摘要

    论文提出了一种基于神经网络和连续句子特征的数据驱动型抽取式摘要方法，采用层级文档编码器和基于注意力机制的提取器的通用框架，能够训练不同的摘要模型（提取句子或单词），在大规模语料库上进行实验结果表明，该方法在不需要语言注解的情况下取得了与现有技术相当的效果。

    Mar, 2016

  • 半监督神经标记的科学信息提取

    本文通过将问题建模为序列标注，并利用半监督学习方法和数据选择方案，提出了一个基于神经标注模型的关键短语提取和分类算法，该算法在 2017 年 SemEval 科学信息抽取任务中明显优于现有信息抽取方法。

    Aug, 2017

  • 长篇科学文档的基于话语的无监督摘要

    本文提出了一种基于无监督的基于图的排名模型，用于提取科学文献的摘要。我们的方法假定源文档采用两级分层图表示，并利用不对称的位置提示来确定句子的重要性。在 PubMed 和 arXiv 数据集上的结果表明，我们的方法在自动指标和人工评价方面优于强无监督基线。此外，其性能与许多基于监督学习的方法相当。这些结果表明，篇章结构中的模式是确定科学文章重要性的强有力信号。

    May, 2020

  • 神经网络实现抽取式文本摘要

    本文提出了一种全面基于数据驱动的方法，利用前馈神经网络进行单一文档摘要方法，并在标准 DUC2002 数据集上进行了模型的训练和评估，其结果与最先进的模型相当。所提出的模型可伸缩，并能够通过将原始文档分成固定大小的部分，递归地将其馈送到网络中来生成任意大小的文档摘要。

    Feb, 2018

  • 基于文本匹配的抽取式摘要

    通过语义文本匹配任务范式，本论文提出了一种新的神经抽取式摘要系统构建方法。经过与原有抽取式摘要方法数据集的实验对比，该方法取得了更好的抽取结果，并通过对 CNN / DailyMail 数据集的实验，创造了 44.41 的新高水平。我们相信，这种基于匹配的摘要框架的潜力还未完全被利用。

    Apr, 2020

  • 神经抽取式文本摘要与句法压缩

    本文提出了一种基于联合提取和句法压缩的神经模型用于单文档摘要，该模型选择文档中的句子，通过句法分析识别可能的压缩，并用神经模型评分这些压缩以生成最终的摘要，实验结果表明，该模型在 ROUGE 评估中表现良好，能够达到与最先进系统相当的性能，并且其输出一般保持语法正确。

    Feb, 2019