本文介绍了首个大规模多文档新闻数据集 Multi-News，并提出一个将传统提取式摘要模型与标准单文档摘要模型结合的端到端模型，取得了有竞争力的结果。我们在 Multi-News 上比较了几种方法，并希望我们的数据和代码能促进多文档摘要领域的进展。

Jun, 2019

本文回顾了近期基于深度学习的多文档摘要模型，提出了新的分类方法以及对这个领域的现状进行了综合总结，并且强调了现有文献中很少讨论的各种目标函数之间的区别，最后对未来发展方向提出了几个建议。

Nov, 2020

该论文提出了一种基于异构图和神经主题模型的抽象多文档摘要模型，采用图到序列的框架，同时训练主题和摘要模块以提高性能和生成高质量主题。

Oct, 2021

本文介绍一种用于评估多文档摘要生成模型及数据集中数据分散程度的自动化度量方法，并检验几个流行的多文档摘要数据集，结果表明某些数据集没有利用多文档信息，提出应用该度量方法评估数据集和模型的性能。

Oct, 2022

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

本文通过使用多个 MDS 语料库和一系列最先进的模型来研究这个异构任务，并尝试量化纲要质量并提出考虑制定新 MDS 纲要的要点。此外，我们分析了缺乏在所有语料库上均实现卓越性能的 MDS 系统的原因，并观察到流程度受到系统指标度量的影响，并由于语料库属性而传播偏见。

Oct, 2020

本文介绍 PeerSum 数据集以生成高度抽象的科学论文审稿的 meta-reviews，并介绍了 Rammer 模型来通过稀疏注意力机制预测元数据特征，从而提高多文档摘要系统的能力。

May, 2023

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

本文提出了一种名为 AQuaMuSe 的可扩展方法，用于自动从问答数据集和大型文档语料库中挖掘基于查询的多文档摘要示例，其中包括种类独特的可提取和抽象式摘要数据集，并提供了详细的数据集评估和基线摘要模型实验。

Oct, 2020

本文介绍了一个新的数据集来解决阅读者感知的多文档摘要问题；通过扩展基于变分自动编解码器的 MDS 框架，共同考虑新闻文档和读者评论。实验结果表明，读者评论能够提高摘要的表现，并证明了所提出的数据集的实用性。

Aug, 2017