介绍了一种名为 TLDR 生成的新型极端摘要可用于科学论文，需要专家背景知识和对复杂领域特定语言的理解。使用 CATTS，结合标题作为辅助训练信号的 TLDR 生成学习策略，在自动化指标和人工评估下均表现出更好的效果。

Apr, 2020

本研究填补了前人研究的空白，提出了一个多语种的学术领域摘要数据集，基于此我们能够训练和评估处理英语论文并生成德语、意大利语、汉语和日语摘要的模型，同时分析了在零样本和少样本情况下训练的性能。

May, 2022

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

提出一种新的上下文化摘要方法，该方法可以根据含有引用文献的句子（称为 “引文”）生成信息丰富的摘要，概述了引文相关引用位置的文献内容，该方法提取和建模论文的引文，检索相关的引用文献段落，并生成针对每个引文的抽象摘要。

Nov, 2023

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

CL-SciSumm Shared Task 2018 was held as part of SIGIR's Annual Conference, which focused on scientific document summarization in the computational linguistics domain, evaluated using two metrics and providing datasets for the community.

Sep, 2019

本文介绍了 TLDR9 +—— 一个从 Reddit 讨论论坛中提取的包含 900 万多个训练实例的大规模摘要数据集，旨在进行极端摘要，并通过人工注释蒸馏出更细粒度的 TLDRHQ 数据集，进一步点出我们所提出的数据集上不同的最先进的摘要模型。

Oct, 2021

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

本文提出了一种能够利用文献中引言信息作为指针提取关键信息的提取式文本摘要方法，该方法在两个大规模的科学文献长篇摘要数据集上获得了显著的 Rouge 分数和人类评估的整体完整性和连贯性相较于传统 baseline 和现有先进技术的提升。

Jun, 2022

研究发现 CNN / DailyMail 和 BBC XSum 数据集的参考摘要存在噪音，因为这些摘要主要存在于事实幻觉和信息冗余方面。为了解决这个问题，他们提出了 “Summary Chain-of-Thought（SumCoT）” 技术，通过逐步摘要的方式生成细粒度的摘要。利用新的测试集，研究人员观察到 LLM 具有惊人的零 - shot 摘要能力，该技术旨在使他们将更细粒度的细节集成到与人类写作方式相关的最终摘要中。实验结果表明，该方法在两个数据集上的 ROUGE-L 优于现有技术。

May, 2023