本文提出了一种摘要框架，通过将目标的所有评论压缩为多个密集向量以代替传统的前置筛选步骤，从而最大化地保留所有信息，进而生成更具信息量的摘要，并且采用零样本技术，能够有效地生成根据用户需求定制的摘要，实验结果表明了该模型在 Rotten Tomatoes 数据集上的优越性能。
Sep, 2019
本研究提出了一种基于变分自编码器的生成模型，可以在无监督学习的条件下，通过控制输入文本的变异程度，生成简明扼要、持有共识观点的评论摘要。
Nov, 2019
该研究提出了一种基于语义自动编码器（SemAE）的无监督抽取式网络评论摘要算法，并且能够进行具有可控性的方面特定性的摘要，实验结果表明该算法在 SPACE 和亚马逊数据集上表现强劲
Mar, 2022
本文提出了一种基于高斯混合模型的新颖非监督式抽象摘要方法。实验结果表明，该方法生成的主题句适合作为观点文本摘要，并且更具信息量和覆盖面。
Jun, 2021
本文介绍了一种学习无监督条款，在生成模型中引入少量样本来捕获其必要属性的方法，用于生成商品评论等主观性文本的摘要，该方法比以往的提取和抽象方法更有效。
Apr, 2020
我们提出了一种无监督的抽象意见总结方法，将提取性方法的可归因性和可扩展性与大型语言模型（LLMs）的连贯性和流畅性相结合。
Mar, 2024
本论文提出了一种基于方面查询的定制摘要生成方法，使用多示例学习模型诱导的方面控制器创建 (review,summary) 对的合成训练数据集，通过微调预训练模型，生成修改方面控制器的方面特定摘要。在两个基准测试中，我们的模型表现优于先前的技术水平，并通过控制讨论的方面数量生成个性化摘要。
Sep, 2021
本文提出了一种基于自我训练的抽象化意见摘要方法 OpineSum，该方法使用文本蕴涵的新颖应用程序来捕捉一个项目的各种评论中的意见共识，从而在大规模上获得银标准摘要并训练无监督和少量样本的摘要系统，而在结构中实现了最先进的性能。
Dec, 2022
本文研究了如何在大数据集上进行意见总结，并通过选择有信息量的评论子集并联合学习摘要生成器来解决这个问题。
用基于注意力机制的神经网络模型，依据重要性进行采样的方法，生成更优于现有方法的电影评论和争论的摘要。
Jun, 2016