本文介绍了关于文本摘要的各种方法，包括提取式和抽象式，并探讨了大型语言模型在此方面的应用潜力。作者以四个数据集为例，展示了 ChatGPT 生成的摘要与人类参考的差异，并发现 ChatGPT 在摘要性能上可以与传统的微调方法媲美。该研究为各种文本摘要任务开辟了新方向，提供了有价值的见解。

Feb, 2023

使用互动提示进行零翻译交叉语言生成任务，ChatGPT 可以在信息性和简洁性之间保持平衡，并显着提高其交叉语言生成任务性能。ChatGPT 在三个常见交叉语言生成数据集上的实验结果表明，其优于高级的 GPT 3.5 模型 (text-davinci-003)。

Feb, 2023

我们提出了一种特定于多场景多领域对话摘要的新型预训练模型，它采用多阶段预训练策略来缩小预训练目标和微调目标之间的差距。实验结果表明，我们的预训练模型在完全微调、零样本和少样本设置下，显著优于先前的最先进模型。

Oct, 2023

本研究提出了 Prompt，Generate，Train（PGT）框架，用于高效开发基于收集的文本文档的生成式问答模型，并利用监督微调和强化学习方法构建出一个与 GPT-4 类似的生成式 QA 模型。

Jul, 2023

本文介绍了如何通过使用两个阶段的方法（提取和生成）来提高 ChatGPT 的提取式摘要性能，结果显示，使用该方法相较于抽象式 baseline，提高了摘要的忠实度表现，但与现有的监督系统相比，ChatGPT 的提取式摘要性能仍具有不足之处。

Apr, 2023

该研究探索了 ChatGPT 和 GPT-4 等大型语言模型在遵循人类对话摘要指南方面的能力。研究使用 DialogSum 和 DECODA 进行了实验，测试了从现有文献和人类摘要指南中提取的不同提示以及一种两步提示方法。我们的研究结果表明，GPT 模型通常会产生冗长的摘要，并偏离人类摘要指南。然而，使用人类指南作为中间步骤显示出一定的潜力，在某些情况下优于直接的字数限制提示。结果显示，GPT 模型在摘要中表现出独特的文体倾向。虽然 BERTScores 并没有明显下降，说明 GPT 的输出在语义上与人类参考和专门的预训练模型具有相似性，但 ROUGE 分数揭示了 GPT 生成的摘要与人类撰写的摘要之间的语法和词汇差异。这些发现为 GPT 模型在遵循人类对话摘要指南方面的能力和局限性提供了启示。

Oct, 2023

本文介绍了一个使用 ChatGPT 和 C2F-FAR 提出的混合抽取和摘要文本的流程，可以用于长篇文章和书籍。机器生成的摘要可以与人工摘要在自动化评估指标下表现得一样好，但在文本连贯性、忠实度和风格等方面仍存在问题。因此，我们认为 ChatGPT 还不够成熟。这项工作为 NLP 研究人员提供了有关 ChatGPT 在文本摘要方面的能力与实践需求的重要信息，促进进一步研究。

Jun, 2023

本研究提出了一种抽象化汇总方法，可用于文档集合而非个别文档。我们的方法应用语义聚类、主题聚类内的文档大小缩减、聚类文件的语义分块、基于 GPT 的汇总和连接以及每个主题的综合情感和文本可视化，支持探索性数据分析。通过使用 ROGUE 汇总分数将我们的结果与现有的先进系统 BART、BRIO、PEGASUS 和 MoCa 进行了统计比较，我们发现在 CNN/Daily Mail 测试数据集上，性能与 BART 和 PEGASUS 相当，在 Gigaword 测试数据集上，性能与 BART 相当。这一发现是令人鼓舞的，因为我们认为文档集合的汇总比个别文档的汇总更具挑战性。最后，我们讨论了规模问题。

Oct, 2023

通过四种人类评估方法对五个数据集上的文本摘要进行评估，研究探讨了 ChatGPT 在人类化摘要评估方面的表现，ChatGPT 优于某些数据集上常用的自动评估指标。此外，研究还分析了不同提示对结果的影响，并与人工评估结果进行了比较，从而探讨了生成的解释和无效响应。

Apr, 2023

ChatGPT 3.5 可以将多达 3000 个词的内容浓缩成一页，能够有针对性地从给定的文本中保留关键信息；通过对七篇科学文章使用 ChatGPT 服务生成摘要并与六位合著者进行调查，发现 ChatGPT 生成的摘要能够成功概括文章中的重要信息，保留了每篇文稿的主要信息，但与原文相比，在摘要的技术深度上稍有降低；综上，我们的研究结论强调了 ChatGPT 在文本摘要功能上作为提取关键洞察的强大工具，更符合报告性的方式而非纯粹的科学论述。

Nov, 2023