ACLJun, 2022

TSTR: 太短难以代表，通过详细汇总进行简介导向的扩展摘要生成

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 使用预训练语言模型在低资源环境下进行长文档摘要

    本文探讨如何在低资源情况下，使用深度神经网络等技术进行长篇法律文件的自动摘要，本文提出了一种基于 GPT-2 的算法，基于语言模型的困惑度，识别出最具有表现力的句子，在提取摘要时提供有效支持，并且该方法胜过了全球其他对手的显著度检测基线。

    Mar, 2021

  • 强大长文摘要化还有多远？

    本文通过对长文档的人工精细注释对抽象大纲概述系统进行了评估，并显示了 ROUGE 在长文档摘要内容相关性评估方面的优越性，并提出了发展事实一致性度量的方向。最后，我们发布了我们注释的长文档数据集，希望能为更广泛的概述设置开发度量做出贡献。

    Oct, 2022

  • 科学文献的极端概括

    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

  • 一种新的从容提取摘要的方法

    本研究提出一种新方法，通过生成多个变体的目标摘要，这些摘要具有不同的内容和不同的长度，并根据用户的需要进行评分和选择，该方法可用于控制摘要长度，从而实现最佳的信息概括，保证真实性并确保流畅。

    Apr, 2021

  • 文本摘要中的抽象化改进

    提出使用上下文相关网络和预训练的语言模型来提高抽象文本摘要的生成水平和使用新颖度度量来优化生成的摘要，从而实现比现有方法更高水平的摘要生成。

    Aug, 2018

  • 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

  • 文档级主体概括

    本文研究使用 Transformer 技术来提高自动文本摘要的效率，提出基于检索的方法，可以降低处理整个文档的成本。实验结果表明，相较于基线，该方法的存储占用更少，且保证了文本摘要的可靠性。

    Dec, 2022