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ACL基于提示的长度受控生成与多种控制类型
通过采用强化学习和通过基于规则的奖励模型给出的奖励信号进行样本过滤的方式，我们提出了一种基于提示的方法，以不同的控制类型实现控制长度的生成，并在流行的摘要数据集上显著提高了准确率。
PDF22 days ago
ACLSum: 科学出版物面向方面的概述的新数据集
提供了一个由领域专家精心制作和评估的新型摘要数据集 ACLSum，集成了多个方面的科学论文摘要，通过对预训练语言模型和最先进的大型语言模型（LLMs）的性能进行广泛实验，探索学术领域中抽取式与生成式摘要的有效性，结果证实了在学术领域中端到端
PDF4 months ago
EUR-Lex-Sum: 法律领域长文摘要的多语言和跨语言数据集
本文介绍了一个名为 EUR-Lex-Sum 的新数据集，基于欧盟法律平台的法律法规摘要，包括 24 种官方欧洲语言的跨语言段落对齐数据，以及资源的关键特征对现有摘要资源进行比较。
PDF2 years ago
基于实体的 SpanCopy 用于提高抽象摘要的事实一致性
本文提出了一种基于实体级的 SpanCopy 机制和全局相关性组件的方法，用于降低自动生成摘要与源文件之间的事实矛盾，实验证明此方法有效，不改变词级和实体级显著性。
PDF2 years ago
SQuALITY: 用较困难的方式构建长文摘要数据集
通过请高质量合同工人阅读原始文档并写出原始摘要，建立了 SQuALITY 数据集，该数据集的第一篇文章概述了主要内容，其余四篇回答了具体问题，实验证明现有自动摘要评估指标不是优秀的质量指标。
PDF2 years ago
零样本多语言摘要的神经标签搜索
NLSSum 是一种多语言抽取式文本摘要模型，可以在不同语言的数据集中学习句子级标签，并同时使用这些标签来提高文本摘要的质量。
PDF2 years ago
MM神经抽取式摘要模型中数据偏差的深入研究
本研究回顾现有的摘要数据集的现状，研究了数据集的不同因素如何影响神经摘要模型的泛化行为，提出了数据集的几个性质，分析数据集的不同属性如何影响模型结构设计和训练方法的选择，并借鉴分析的经验重新思考了模型设计的过程。我们发现，深入了解数据集的特
PDF5 years ago