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

该论文介绍了 2019 年 CL-SciSumm 共享任务，包括三个任务：确定引用文献与被引用文献间的关系，分类表述要素和生成概括性摘要等，使用 40 个带有注释的 CL-SciSumm 2018 语料库和 1000 个来自 SciSummNet 数据集的引用和参考文献，以及使用了两种评估指标，其中 ROUGE 作为一种评估指标。

Jul, 2019

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

该研究介绍了一个摘要数据集，提供了一个具有挑战性的抽象摘要测试平台，并通过对神经模型和邻近算法等多种方法的评估，展示了神经模型无法充分利用输入文本的事实，同时证明了我们的非最优模型在生成忠实的情节事件方面具有竞争力，并可以从更好的内容选择器中受益。

Apr, 2021

本文提出了 GUMSum 数据集，旨在评估抽象概括的英语摘要。该数据集高度约束，注重替换潜力、事实和忠实度，结果显示 GPT3 达到了令人印象深刻的得分，但仍然表现不如人类，并且不同类型的错误揭示了生成好概括的挑战。

Jun, 2023

本文提出了一个文本编辑器，使用自动文本摘要为用户提供不断更新的逐段摘要，以边缘注释的方式帮助用户规划、结构化和反思写作过程。通过两个用户研究，作者发现这个系统为用户提供了一个外部的视角来帮助他们修改段落的内容和范围，并且帮助用户快速了解文本的总体情况和开发一些集成自动摘要中得到的见解的策略。通过探究和强调设计 AI 工具以帮助写作的价值，这项工作突显了自然语言处理 (NLP) 能够超越直接的文本生成和纠正。

Aug, 2022

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

本论文介绍了在 ACL 2023 的 BioNLP 研讨会上举办的生物医学研究文章 Lay Summarisation 的共享任务的结果，并报告了总体结果和吸引了 20 支参赛队伍的设置和见解。

Sep, 2023

本文讨论对话摘要的 DialogSum Challenge 中四个团队使用自动和人工评估度量探索改进对话摘要性能的结果，并发现人工评估和自动评估之间存在巨大差距，需要更细致的评估方法。

Aug, 2022

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