本文详细介绍了文本摘要的各种方法，包括提取和抽象两种途径，评估指标、基准数据集与未来的研究展望，并讨论了生成摘要的不同评估方法与相关研究中可能出现的挑战和研究机遇。

Mar, 2022

本文综述了近期在基于神经网络的自动文本摘要中的十种最先进的神经网络模型，其中包括五种生成式模型和五种抽取式模型，并讨论了应用于摘要任务的相关技术和未来研究的有前途的方向。

Mar, 2018

本文对多方会议情境下的自动摘要这一任务涉及到的难点、数据集以及系统进行了综述，并介绍了未来的研究方向。

Aug, 2022

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

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

该研究使用注意力编码 - 解码循环神经网络模型抽象化文本摘要，并在两个不同的语料库上展示其实现最先进的性能。同时，该研究还提出了几种解决文摘中的关键问题的新模型，比如建模关键词、捕捉句子到单词结构的层次以及提取训练时很少出现的单词等。此外，研究还建立了一个多句子的文摘数据集，以便后续的新研究能建立性能基准。

Feb, 2016

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

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

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

本篇论文中，采用了 GRU-based encoder 和 Bahdanau attention mechanism 对英语文本进行了自动摘要，使用 News-summary 数据集进行训练，其输出表现优异，可以用作报纸头条。

Feb, 2023