May, 2024

超维空间下的无监督抽取式对话摘要

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TL;DRHyperSum 是一种提取式摘要框架，能够结合传统词汇摘要的效率和现代神经网络方法的准确性，通过利用在极高维度 (“维度祝福”) 上对向量进行随机初始化时出现的伪正交现象来构建具有代表性和高效的句子嵌入。通过简单地聚类所获取的嵌入并提取它们的中心，可以得到有竞争力的摘要。HyperSum 在摘要的准确性和可信度方面往往优于最先进的摘要器，同时速度快 10 至 100 倍。我们将 HyperSum 开源作为无监督的提取式摘要的强基准。
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发现论文，激发创造
  • SumHiS: 挖掘隐藏结构的提取式摘要

    我们介绍了一种利用文本的隐藏聚类结构进行摘要提取的新方法。在 CNN/DailyMail 数据集上的实验结果表明，我们的方法生成的摘要比提取式和抽象式方法更准确，并在 ROUGE-2 指标方面取得了超过先前方法 10% 的最新成果。此外，我们还展示了文本的隐藏结构可以解释为不同的主题。

    Jun, 2024

  • 多句压缩与预算次模最大化的无监督抽象会议摘要

    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

  • 无监督全局推理下的多文档自动摘要

    该研究提出了一种新的整体框架用于无监督的多文档摘要，通过综合度量指标 Subset Representative Index（SRI）平衡了源文件中一部分句子的重要性和多样性，并且经过了大规模实验进行了验证，其结果显示该方法在 ROUGE 得分和多样性度量方面明显优于强基准线，并且多样性对于提高多文档摘要性能至关重要。

    Sep, 2023

  • 利用信息提取和压缩进行大规模多文档摘要

    开发了一种基于抽象的总结框架，适用于多个异构文档，该框架独立于标记数据。 与现有的多文件总结方法不同，我们的框架处理讲述不同故事的文档，而不是同一主题的文档。 最后，我们基于 CNN / Daily Mail 和 NewsRoom 数据集构建了总共十二个数据集变体，其中每个文档组都包含大量且多样化的文档，以评估我们的模型与其他基线系统的性能。 我们的实验表明，我们的框架在这种更通用的情况下胜过了现有的最先进方法。

    May, 2022

  • 基于混合记忆网络的文摘提取模型

    本研究提出了一种称为混合记忆网络的全数据驱动端到端深度网络，用于单个文档摘要任务，其通过联合捕获局部和全局句子信息以及摘要有价值的句子的概念来学习文档的连续统一表示，实验结果表明，与现有最先进的基线相比，该模型展示了显著的性能提升。

    Dec, 2019

  • 基于超维空间的无监督对话主题切分

    HyperSeg 是一种基于超维计算（HDC）的无监督对话主题分割方法，它通过在非常高的维度上随机选择向量的概率正交性来生成丰富的词元表示，从而在话题分割和下游的摘要任务中取得了显著的性能提升，同时具备更快的速度。

    Aug, 2023

  • 利用预训练的层次 Transformer 进行无监督抽取式摘要

    本文提出了一种使用 transformer 自注意力机制进行无监督文本摘要提取的方法，并在 CNN / DailyMail 和 New York Times 数据集上证明其优于现有的无监督模型，且不太依赖于句子位置。

    Oct, 2020

  • 基于句子和单词提取的神经摘要

    论文提出了一种基于神经网络和连续句子特征的数据驱动型抽取式摘要方法，采用层级文档编码器和基于注意力机制的提取器的通用框架，能够训练不同的摘要模型（提取句子或单词），在大规模语料库上进行实验结果表明，该方法在不需要语言注解的情况下取得了与现有技术相当的效果。

    Mar, 2016

  • 可归属且可扩展的意见概括

    我们提出了一种无监督的意见摘要方法，该方法将顾客评论中的句子编码到分层离散的潜空间中，然后基于编码的频率识别常见的意见，并通过解码这些频繁的编码生成抽象摘要和通过选择分配给相同频繁编码的句子生成提取摘要

    May, 2023

  • 无监督多文档摘要生成及句子图压缩技术

    该研究提出了一种基于 unsupervised 方法的 SummPip，通过将原始文档转换成语句图，并考虑语言和深度表示，然后应用谱聚类来获得多个句子簇，并最终压缩每个簇以生成最终摘要。实验表明我们的方法可以与先前的无监督方法相竞争，并且甚至可以与神经监督方法相媲美。此外，人类评估显示我们的系统与人类编写的摘要相比是一致而完整的。

    Jul, 2020