使用文献计量学文本挖掘和摘要技术对科学文献进行自动生成，利用引文生成摘要，通过 C-LexRank 对单篇文章进行摘要提取，同时拓展到一系列科学文献的摘要提取和分析，证明引文是创建摘要的一种独特信息资源。
Feb, 2014
本研究针对医学干预方案的评估，提供了一个达到自动评估医学文献、整合多个研究结果的新数据集：MS^2。并基于 BART 模型，通过自由文本和结构化形式，提出了用于评估自动生成摘要质量的新指标。
Apr, 2021
通过使用大型语言模型（LLMs）和一系列提示和检查步骤，我们首次采取行动缓解 RNA 科学中缺乏编辑时间的问题，生成非编码 RNA 文献的摘要，并证明可以自动生成高质量、事实准确的摘要以及准确的参考文献。
Nov, 2023
提出一种新的上下文化摘要方法，该方法可以根据含有引用文献的句子（称为 “引文”）生成信息丰富的摘要，概述了引文相关引用位置的文献内容，该方法提取和建模论文的引文，检索相关的引用文献段落，并生成针对每个引文的抽象摘要。
通过整合开放科学、大型语言模型和自然语言处理功能，提供了一个 AI 文献综述套件，以优化和自动化学术和工业研究中的文献综述过程。
Jul, 2023
通过 SciReviewGen 数据集，我们评估了最近基于 Transformer 的文献综述生成模型在文献综述生成任务上的表现，其中包含用于文献综述生成扩展的 Fusion-in-Decoder 模型，并且发现自动生成的摘要已经可以和人工撰写的综述媲美，但是也揭示出文献综述自动生成的挑战，例如幻觉和缺乏详细信息。
May, 2023
本文介绍了我们的文本摘要系统 SciSummPip，它受到 SummPip 的启发，包括 SciBERT、PageRank 和语言信息，它与之前的方法不同之处在于适应了科学领域的内容选择和摘要长度约束，并在培训集和盲测集上证明了方法的有效性。
Oct, 2020
利用大型语言模型（LLM）的检索增强生成（RAG）原理和专门的提示与指示技术，我们提出了一个工具包来减少文献综述的时间和工作量，建立了我们的工具包作为一种高效的替代方法。
Feb, 2024
在近 15 年里，通过调查 AI 技术的应用情况，以帮助研究人员进行系统的科学文献分析，我们揭示了当前支持的任务、应用的算法类型和 34 项研究中提出的可用工具，同时提供了该领域演变的历史视角和人类在越来越自动化的系统性文献回顾过程中发挥的作用。
Jan, 2024
介绍了 QuOTeS，一种交互式系统，它集成了 Query-Focused Extractive Summarization 和 High-Recall Information Retrieval 技术，旨在从潜在的引用文献集合中检索与研究摘要相关的句子，帮助撰写新论文，同时经过全面的用户研究表明，该系统能够提供积极的用户体验和相关的、简明、完整的摘要。
Jun, 2023