abstractive summarization systems | BriefGPT

关键词abstractive summarization systems

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ACLFIZZ：Zoom-in 摘要和 Zoom-out 文档的事实不一致性检测
通过细粒度原子事实分解，我们提出了一种基于摘要和文档的高效、可解释的事实不一致检测方法，这些原子事实代表了更细粒度的信息单元，促进了摘要的详细理解和可解释性。实验结果表明，我们提出的事实一致性检测系统明显优于现有系统。
PDF3 months ago
EMNLP质疑摘要数据集的有效性并提高其事实一致性
本文提出了一个由多种最新事实一致性模型组合而成的方案，用于检测流行摘要数据集中的问题。我们发布了具有改进真实一致性的 SummFC 数据集，并证明在几乎所有质量方面，使用该数据集训练的摘要生成模型都能够获得更好的性能。我们认为 SummFC
PDF2 years ago
理解摘要中的事实错误：错误，摘要生成器，数据集和错误检测器
研究了摘要系统在制作摘要时出现的事实性错误，并比较了不同技术和数据集上的效果，并取得了一些新的结果：使用预训练模型的现代数据集显示结果显著不同于使用 pre-Transformer 的旧数据集，没有一种技术在所有情况下都是优秀的。
PDF2 years ago
反事实数据增强改进抽象摘要的真实性
该文章介绍了一种基于对抗数据增广的方法，用于提高 Abstractive summarization system 的 factual correctness, 相关方法包括将同一或不同类别的实体或名词的 WordNet hypernyms
PDF2 years ago
幻觉但真实！审视抽象概括中幻觉真实性
该研究提出了一种新的检测方法，可以将实体的幻觉从非实体的幻觉中区分出来，该检测方法使用预训练的和微调的掩码语言模型，可作为离线强化学习算法中的奖励信号，极大地提高了摘要的事实性，同时保持了其抽象水平。
PDF3 years ago
AAAI抽象化摘要的联合解析与生成
本文提出了一种新颖的神经网络架构用于抽象概括及句法解析的同时生成摘要，同时还描述了一种新颖的人工评估协议来评估摘要是否符合原始含义，经评估证明该方法在多个摘要数据集上与强基线相比表现出有竞争力的结果。
PDF5 years ago