Jul, 2022

长文档摘要的实证调查：数据集、模型和度量

PDF
TL;DR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。
automatic summarization systemneural architectureslong document summarizationbenchmark datasetssummarization models
发现论文，激发创造
  • 长文本和多表总结：数据集和方法

    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

  • 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

  • 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

  • 为长篇科技文献带来结构：一个多方位摘要数据集

    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。

    May, 2021

  • SQuALITY: 用较困难的方式构建长文摘要数据集

    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

  • BookSum：用于长篇叙述摘要的数据集合集

    本研究介绍了一种新的包含长型叙述文本的数据集 BookSum。这个数据集覆盖了文学领域的原始文件，并包含三种难度递增的高度抽象的人工撰写的摘要，涵盖段落、章节和整本书的水平。通过该任务的训练和测试，本研究基于此数据集建立了多个抽取和摘要式自动文摘模型。

    May, 2021

  • 生成大量学术论文结构化摘要：数据集和方法

    提出了一种名为 CAST 的归类对齐和稀疏变换器的自动摘要方法，使用 BigSurvey 数据集，将超过 7000 份调查论文的摘要作为目标摘要，430,000 篇参考论文的摘要作为输入文档，赢得了各种高级自动摘要方法的比较实验。

    Feb, 2023

  • 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

  • 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

  • 文本摘要的系统调查：从统计方法到大型语言模型

    通过深度神经网络、预训练语言模型和最新的大型语言模型的出现，文本摘要研究经历了几次重大转型，本文综述通过这些范式转变的视角全面回顾了文本摘要研究的进展和演变，分为两个主要部分：(1) 在大型语言模型时代之前的数据集、评估指标和摘要方法的详细概述，包括传统统计方法、深度学习方法和预训练语言模型微调技术，以及 (2) 大型语言模型时代中对基准测试、建模和评估摘要的最新进展的首次详细研究。通过综合现有文献并提供一个连贯的概述，本文还讨论了研究趋势、面临的挑战以及在摘要研究中提出的有希望的研究方向，旨在引导研究人员了解摘要研究的不断演变的领域。

    Jun, 2024