本研究提出一种基于方面的抽象化摘要方法，可以对任意与文件相关的方面进行总结，带有外部知识库的弱监督构建方法和方面建模方案可以提高性能。

Oct, 2020

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

本文介绍了一种基于整数线性规划的句子融合方法，用于从多个发言中提取重要内容生成摘要，并实验证明该方法能够生成比现有基准更为信息丰富的自动生成会议记录的摘要。

Sep, 2016

我们提出了一种新颖的基于图形的框架，用于摘要会议演讲，完全不需要监督和任何注释。我们的工作结合了多种最近的方法的优点，同时解决了它们的弱点。此外，我们利用最近在 NLP 中应用的字嵌入和图形退化的进展，考虑外部语义知识，并设计了自定义的多样性和信息量度量。在 AMI 和 ICSI 语料库上的实验表明，我们的系统改进了现有技术水平。代码和数据可公开获取，我们的系统可以交互式测试。

May, 2018

本文介绍了一种新颖且有效的自动生成会议摘要的方法，采用递归生成摘要和并行应用行动项提取算法来生成行动项驱动的抽象会议摘要；同时引入了三种划分长篇会议记录成主题部分的方法，以提高算法的时间效率，并解决大语言模型遗忘长期依赖的问题。实验结果在 AMI 语料库上取得了 64.98 的 BERTScore，相对于精调的 BART 模型，提高了约 4.98% 的准确度。

Dec, 2023

本文介绍了一个数据集 AspectNews，并比较了不同训练方案的效果，研究表明最终方法可以生成更好的聚焦摘要，相比通用摘要系统或关键字匹配更为敏感。

Oct, 2021

对于神经摘要系统的明显改进及其依赖的语料库的基础逻辑尚未得到广泛探讨，因此本文提出了摘要的三个子方面：位置、重要性和多样性，并针对九个不同的摘要语料库（例如新闻、学术论文、会议纪要、电影剧本和书籍）进行了广泛分析。研究发现，尽管位置在新闻报道中存在重大偏见，但在学术论文和会议纪要等其他领域不是这种情况。此外，我们的经验证明不同类型的自动摘要系统（例如基于神经网络）由不同程度的子方面组成。因此，本研究提供了有关在收集新的摘要数据集或开发新系统时考虑基础子方面的有用信息。

Aug, 2019

文中介绍了一种从在线产品评论中进行意见摘要的神经框架，该方法是知识瘦身的，只需要轻量级的监督，包括产品领域标签和用户提供的评分。方法结合了两个弱监督组件（一个偏向提取器和一个基于多实例学习的情感预测器），从多个评论中识别显著观点并形成提取式摘要。研究介绍了包括六个不同领域的产品评论的训练集以及具有黄金标准方面注释、显著标签和意见摘要的人工注释开发和测试集的意见摘要数据集。自动评估显示该方法相对于基线的显著改进，大规模研究表明根据多个标准，人类评判员更喜欢该方法的意见摘要。

Aug, 2018

本研究发现会议摘要的句子与会议议程有关，基于此提出了一种动态滑动窗口策略来解决长会议记录的自动文本摘要问题。实验结果表明，相较于传统模型，该方法获得了更高的文本一致性。

Aug, 2021

提出了一个新的多领域、开放领域的基于方面的摘要数据集 “WikiAsp”，该数据集通过使用 20 个不同领域的维基百科文章并使用每篇文章的标题和边界作为方面标注的代理。研究结果表明现有的摘要模型在此情况下面临的关键挑战，具体包括引用来源的代词处理和时间敏感事件的一致解释。

Nov, 2020