extractive summarization | BriefGPT

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ACLInstructCMP: 基于指令的大型语言模型实现句子压缩中的长度控制
传统句子压缩模型通常在考虑约束时面临能力限制，为弥补这一差距，我们提出了基于指令的压缩方法，利用大型语言模型的零 - shot 任务解决能力通过指令考虑长度约束。通过转换传统句子压缩数据集，我们发现目前的大型语言模型在控制压缩文本长度方面仍
PDF14 days ago
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
PDF18 days ago
利用话语结构创建会议摘要
基于 GNN 的节点分类模型，利用话语结构从复杂的多方讨论中筛选出最重要的话语，并生成提取式摘要，实验证明该方法超过现有的基于文本和图的提取式摘要系统。
PDFa month ago
超维空间下的无监督抽取式对话摘要
HyperSum 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
PDFa month ago
OARelatedWork：一种来自开放获取资源的大规模相关工作段落全文数据集
该论文介绍了 OARelatedWork，这是第一个大规模的多文档摘要数据集，用于相关工作生成，包含整个相关工作部分和引用论文的全文。该数据集包括 94450 篇论文和 5824689 篇独特引用的论文。它旨在自动生成相关工作，将该领域从仅
PDF2 months ago
通过摘要将 API 文档彻底改革
本研究通过利用 Stack Overflow 的大量用户生成内容，包括代码片段和讨论，使用 BERTopic 和抽取式摘要生成简洁且信息丰富的 API 摘要，以解决解释应用程序编程接口 (API) 文档的挑战，这是软件开发的一个重要方面。这
PDF5 months ago
ACL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
PDF10 months ago
C2F-FAR 与 ChatGPT 构建的混合式长文本摘要：一项实证研究
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 Cha
PDFa year ago
多任务学习增强提取式摘要的连贯性
提出了一种多任务学习架构，用于基于从文本中提取摘要，其中包含摘要器和连贯判别器模块，通过预训练的转换模型（基于模型）和转换矩阵（MAT-based）将句子表示合并，实现了可微分训练，并以此最大化了连贯判别器的连贯度分数，并通过人工评估证实了
PDFa year ago
ACLDiffuSum: 借助扩散增强的抽取式摘要生成
这篇论文提出了一个新的提取性摘要范式，名为 DiffuSum，通过扩散模型直接生成所需的摘要句子表示，并根据句子表示匹配来提取句子，并通过多类对比损失对表示多样性进行优化，实验结果表明 DiffuSum 在 CNN / DailyMail
PDFa year ago
基于 ChatGPT 的摘要生成方法，用于可靠的摘要生成
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。
PDFa year ago
ICASSP 2023 年总会理解与生成挑战赛 (MUG) 概述
ICASSP2023 General Meeting Understanding and Generation Challenge (MUG) aims to improve users' efficiency in meetings by
PDFa year ago
探索基于 ChatGPT 的查询或基于方面的文本摘要的极限
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
PDFa year ago
文本分段的文档摘要
本研究旨在利用文献的内在结构，通过建立两个文本分割模型并寻找最优策略，使它们的输出预测投入到一种提取式摘要模型中，实验结果表明，提取式摘要从使用高准确度的分割方法中受益匪浅，特别地，在文档中最相关信息不在开头的情况下，分割有助于减少引导偏差
PDFa year ago
德国（抽象）文本摘要情况
本研究评估了德语抽象文本摘要的特定现状，并调查现实情形下为什么有效的抽象文本摘要解决方案在工业界仍然缺失。我们的重点是分析训练资源和公开可用的摘要系统，并发现现有的数据集和系统存在极大的缺陷和评估偏差。此外，我们发现现有的系统经常不能与简单
PDFa year ago
基于 Transformer 的自动文摘实现
文章旨在利用基于 Transformer 的技术提高文章章节摘要的生成效率和质量。
PDFa year ago
CCS Explorer: 临床队列研究的相关性预测、摘要提取和命名实体识别
CCS Explorer 是一个端到端的系统，可从 CCS 中提取相关信息以总结文章，以生物 BERT 为基础的句子相关性预测可达到 80.2％召回率和 0.843 的 AUC-ROC，以 PubMedBERT 为基础的患者，干预措施，结果
PDF2 years ago
EMNLP走向统一的文本分割和长文摘要
本文研究了文本切分在摘要提取中的作用，通过将摘要和切分同时进行学习，以及通过一种基于优化的正则化方法来提高模型的多样性，实现了既能在科学文章也能在口语记录中达到最优性能且具有更好的跨体裁可转移性的效果。
PDF2 years ago
EMNLP使用多任务学习和最大边际相关性的法律决策摘要提取
本研究提出了一种在法律决策摘要中提取摘要的技术，该技术利用有限的专家注释数据在低资源环境下操作。我们测试了一组使用顺序模型定位相关内容的模型，并利用最大边际相关性来处理冗余以组合摘要。我们还展示了一种隐式方法来帮助培训我们的建议模型生成更多
PDF2 years ago
EMNLPHEGEL：用于长文档摘要的超图变换器
本文提出了一种名为 HEGEL 的超图神经网络方法来解决长文本提取式摘要中跨句子关系建模难的问题，通过捕捉高阶跨句子关系来更新和学习有效的句子表示，并融合包括潜在主题、关键词、指代和章节结构等不同类型的句子依赖，实验证明其有效性和高效性。
PDF2 years ago