summarization model | BriefGPT

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SIGIR灵活适应的摘要生成技术通过专家分离
通过使用 MoeSumm，一种混合专家摘要架构，该模型能够展现灵活性和适应性，同时保持参数效率，并在实验结果中显示了其与最新基准和大型语言模型相比的优势。
PDF24 days ago
拥抱分歧以获得更丰富的见解：一个多文档摘要基准和一个从新闻文章中概括多样信息的案例研究
在多篇文档新闻摘要研究中，以往研究通常集中于整合各个来源都同意的信息。然而，据我们所知，以往尚未研究过涉及同一事件的多篇文章中分散的多样信息的摘要。后者为摘要模型提出了一组不同的挑战。在本文中，我们提出了一个新任务，即摘要涉及同一事件的多篇
PDF9 months ago
IUTEAM1 在 MEDIQA-Chat 2023 中：简易调整是否对临床对话的多层摘要有效？
本研究旨在分析总结模型集合的方法，以提高医疗报告的总体准确性，虽然每个部分专门使用总结模型的总体准确性更高，但多层 / 阶段方法并不能提高准确性。
PDFa year ago
ACL利用话语结构分布进行长文本抽象摘要
本文提出了一个新型的文本摘要模型，RSTformer，综合考虑了修辞关系的类型和不确定性，采用基于文档级修辞结构的 RST-attention 机制，取得了显著的性能优势。
PDFa year ago
InheritSumm: 从 GPT 中精简、通用、高效的摘要器
通过 GPT-3 压缩得到的 InheritSumm 模型，即使在 fine-tuning 环节也拥有与 GPT-3 相当的 zeroshot 和 fewshot summarization 性能。
PDFa year ago
使用人类反馈的 AI 对准研究中的方法论思考
本文探讨了人工智能、对齐、大型语言模型、总结模型和人类反馈等方面的方法论挑战，特别是针对训练总结文本的 LLMs。具体地，我们关注的是收集可靠人类反馈的方法，以训练奖励模型并进一步改进总结模型。结论是建议有关 LLMs 总结能力对齐研究的实
PDF2 years ago
ACLHaRiM$^+$：使用幻觉风险评估摘要质量
本研究提出一个基于口令似然性的无参考度量，名为 HaRiM+，用于衡量生成摘要的虚假程度，可以用于衡量摘要质量，且在三个摘要质量注释数据集中均表现出最先进的与人工判断相关性，希望这项工作有助于推动自动摘要模型的发展。
PDF2 years ago
ACL优先阅读热门新闻：一种用于多文档新闻摘要的文档重排方法
一种简单的重新排序文档的方法，来提高多文档摘要的性能，从而更好地学习摘要模型。
PDF2 years ago
ACL基于词图引导的放射学检查结果摘要
本文提出了一种新颖的自动印象生成方法，其中从发现中构建词图以记录关键词及其关系，然后设计了一个词图引导的总结模型 (WGSum) 来生成印象。实验结果表明，我们的方法在两个数据集上取得了最先进的结果，这进一步证实了我们的方法的有效性和可行性
PDF3 years ago
AAAI引用图增强科学论文摘要
本论文提出了一种基于引用图的摘要模型 CGSum，相对于基于输入文档内容进行摘要的方法，它可以更好的理解科技论文的含义并产生高质量的摘要，同时构建了一个包含 141K 篇不同领域的科技论文的数据集 Semantic Scholar Netw
PDF3 years ago
神经故事生成中预测可解释情节的学习
本文提出了一种基于潜在变量模型的神经故事生成方法，采用外部摘要模型指导该方法从训练数据中学习生成具有可解释高级情节的概述，并在自动和人类评估中取得了显著的改进。
PDF5 years ago
通过判别式摘要排序的多文档摘要
本文提出了基于 ILP 框架提取每个文档集的一组候选摘要，然后利用排名 SVM 进行摘要重新排名的方法，结果通过 DUC 基准数据集验证了方法的有效性和鲁棒性。
PDF9 years ago