multi-document summarization | BriefGPT

关键词multi-document summarization

搜索结果 - 83

ACL摘要 - 来源对齐的力量
扩展摘要 - 源数据对齐框架，应用于提取多个任务的数据集，包括文档摘要、内容突出点检测、冗余检测等。
PDFa month ago
哪些信息起作用？通过部分信息分解解析人类编写的多文档摘要
通过部分信息分解的方法，我们对人工撰写的摘要进行了特征化，发现源文件的数量与其对摘要的贡献存在直接依赖关系。
PDFa month ago
抽象多文档摘要中的特异性解析
本文提出了一种解决多文档摘要中忽略文档细节的问题的方法，通过从文档集中解开特定的内容并学习文档的特定表示，将特定信息与文档集表示结合，获得更全面的多文档摘要。
PDF2 months 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
NewsQs: 多源信息提问
我们提供了一个名为 NewsQs (新闻提示) 的数据集，其中提供了多篇新闻文档的问题 - 回答对。通过在 News On the Web 语料库的 FAQ 样式新闻文章上对 T5-Large 模型进行微调，我们创造了 NewsQs，并自动
PDF4 months ago
SKT5SciSumm - 一种多文档科学摘要的混合生成方法
SKT5SciSumm 是一个混合框架，利用 SPECTER 对文本句子进行编码和表示，使用 k-means 聚类进行提取式摘要，利用 T5 系列模型生成抽象总结，从而在科学文本的多文档摘要任务上取得了最新的成果。
PDF4 months ago
利用多源新闻摘要塑造政治话语
多文档摘要是自动生成与同一主题相关的多个文档的简洁摘要的过程。本文提出了一个机器学习模型，从多个新闻文档中生成主题的简洁摘要，并设计成能够公正地从各个方面均等采样输入信息，即使大多数新闻来源倾向于一方。
PDF6 months ago
非参数记忆引导的多文档摘要
我们提出了一种用于摘要生成的检索引导模型，结合了非参数记忆。该模型使用近似最近邻搜索从数据库中检索相关的候选文本，然后利用复制机制和源文档生成摘要。我们在包括科学文章的 MultiXScience 数据集上评估了我们的方法，并讨论了我们的结
PDF8 months ago
EMNLP使用极性最小化损失缓解构架偏倚
通过减少极化性输入文章间的极性差异，来降低造成政治极化的框架偏见，我们提出了一种新的损失函数，使模型能够在两个极性极端之间进行双向映射优化。实验证明，结合提出的极性损失函数的效果远优于基于 BART 的多文档摘要模型，尤其是在训练模型以最小
PDF8 months ago
基于 LLM 的多文档总结：利用主事件有偏单调子模函数内容提取
通过提取与主事件相关的最关键信息，使用预训练的语言模型对内容进行重写，从而提高新闻摘要的客观性和信息性。
PDF9 months ago
可控多文档摘要：基于大型语言模型奖励的覆盖和连贯直观策略
使用内存高效的大型语言模型进行文本精炼有助于提高可阅读性，而在长文本输入的文本生成任务中，如多文档摘要，控制性是一个需要关注的问题。本文研究了一种用于多文档摘要的通用的可控方法，利用大型语言模型来提炼文本。具体来说，我们训练了一个可控的内容
PDF9 months ago
多文档摘要：一项比较评估
本研究通过对不同领域不同类型数据集上的最新多文档摘要模型进行评估，探究现有模型的局限性，为未来研究方向提供参考。研究发现，在 MS2 数据集中，通用预训练模型 LED 的表现优于 PRIMERA 和 PEGASUS 模型。本研究以 ROUG
PDF10 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
Absformer: 基于 Transformer 的无监督多文档抽象摘要模型
本文提出了一种新的基于 Transformer 的方法，称为 Absformer，旨在针对没有提供摘要总结的文档进行无监督的抽象式多文档摘要生成，并在现实世界的三个不同领域的数据集上进行了评估，结果表明该方法在评价指标方面取得了实质性的提高
PDFa year ago
ACL重新思考以句子并列为测试基础的文本整合
本文提出将句子联合生成任务作为一种有效的明确定义的测试基准，以评估文本合并能力，消除了主观内容选择的影响。针对该任务，我们提出了一套细化的注释方法和众包工具，创建了迄今最大的联合数据集，并提供了多种合并方面的丰富分析。最后，我们对最先进的语
PDFa year ago
ACL医学多文献摘要自动评估指标与人类评估不符
为了改进文献综述的多文件摘要 (MDS)，引入包含人工评估的摘要质量特征和成对偏好的数据集，以支持开发更好的自动评估方法，分析了自动摘要评估度量与生成的摘要词汇特征、其他自动度量以及人工评估摘要质量方面的相关性。发现自动化度量无法完全捕捉到
PDFa year ago
用于抽象化多文档摘要的分层编码解码方案
本研究提供了一种新的方法，通过采用编码器和解码器的分层方法来更好地利用预训练语言模型，以促进多文档任务的交互。大量实验表明，该方法可以在各种领域的 10 个多文档数据集上实现一致的提高，优于以前的最佳模型，并且甚至与某些具有额外多文档预训练
PDFa year ago
Unlimiformer: 具有无限长度输入的长程 Transformer
这篇论文提出了一种名为 Unlimiformer 的新方法，可以在不需要修改模型代码或增加学习的权重的情况下，将具有谷歌的长文本模型 Longformer 和 Facebook 的 BART 等预训练模型拓展到可输入无限长度的输入序列，并在
PDFa year ago
探索多篇文档的层次关系总结
本文介绍 PeerSum 数据集以生成高度抽象的科学论文审稿的 meta-reviews，并介绍了 Rammer 模型来通过稀疏注意力机制预测元数据特征，从而提高多文档摘要系统的能力。
PDFa year ago
VLSP2022-Abmusu 比赛中 LBMT 队伍使用文本相关性和生成模型的混合方法进行越南多文档摘要
本文介绍了一种基于聚类相似性的多文档综述方法，使用基于修改版 PageRank 算法和文本相关性考虑机制的混合模型的抽取方法，在每个聚类中选择最重要的句子生成摘要，并应用 BARTpho 和 ViT5 构建了缩写模型，结果表明该方法在 VL
PDFa year ago