关键词summarization performance
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- 2024 年第二届 SciCAP 竞赛的提案报告
本文提出了一种利用辅助信息进行文档摘要的方法，通过使用高质量的 OCR 数据和最初提取的信息，可以有效地总结与所描述对象相关的内容，进一步改善了主流的文本生成模型的摘要性能。在 2024 年 SciCAP 竞赛的长字幕和短字幕两个类别中获得 - 针对普通法系统的低资源法院判决摘要
为了解决多个司法管辖区缺乏数据集的问题，我们提出了 CLSum，这是用于总结多司法管辖区普通法法院判决文件的第一个数据集。此外，本文还首次采用基于大型语言模型（LLM）的数据增强、摘要生成和评估方法来进行法院判决摘要研究，实验证明 LLM - ACL利用潜在叙事结构进行剧本概述
本研究针对长篇叙述性文章提出了一种基于叙述结构的提取式摘要模型。通过将叙述结构转化为关键节点，导入非监督和监督提取式摘要模型，实验结果表明，潜在节点与 CSI 剧集的重要方面相关，并通过提高提取式算法的完整性和多样性改善了摘要性能。
- ACLBiSET: 双向模板选择编码的摘要生成技术
提出了一种名为 BiSET 模型的新型双向选择性编码模型，该模型利用从训练数据中发现的模板，软性选择每个源文章中的关键信息，指导其压缩过程，实验结果显示，该模型显著提高了压缩性能，取得了新的最高水平。