文本摘要(text summarization)最新研究热点、发展趋势,里程碑论文推荐

根据最近八年(2013-2020))各大NLP会议(ACL / EMNLP / NAACL / ICML / ICLR / AAAI / IJCAI / NeurIPS) 近300篇摘要论文的分析,我们简单统计摘要以下的发展趋势:

蓝色柱形图表示对应topic下2019年以前的论文数,红柱形图表示对应topic下2019年及以后的论文数;红色高亮文字热门研究话题;(热门话题根据2019以后论文数目占比而定义)

最新发展趋势:

1) 模型角度:图神经网络(GNNs) 和 为摘要定制化的与训练模型 (Pre-trained models) 逐渐成为2019关注热点;(如果你感兴趣该热点下的论文:

1)GNNs:

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2) Pre-trained Models:

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2)数据集角度:越来越多的工作专注提出适用在不同场景的新数据集;(如果你感兴趣该热点下的论文:

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3) 任务设定角度:学术论文摘要异军突起;(如果你感兴趣该热点下的论文:

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4) 评测角度:生成式摘要的"事实性"(factuality)检测大热;(如果你感兴趣该热点下的论文:

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摘要领域基础研究概念

那么,摘要除了这些研究话题,还有什么其它的研究概念呢?这里我们通过300篇左右论文,做了如下抽象,定义了该任务下比较重要的一些研究概念,强烈建议领域新人查阅;可以大大加快你在该任务下的论文阅读速度

链接如下:

https://github.com/neulab/Text-Summarization-Papers/blob/master/summ_concept.mdgithub.com


论文推荐

1) 抽取式摘要10篇必读论文:

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2) 生成式摘要10篇必读论文:

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3)深度学习时代摘要10大高引论文:

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彩蛋

2013年以来8大AI会议近300篇摘要论文大列表:

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最后最后,,,包含上述所有介绍的项目主页:

neulab/Text-Summarization-Papersgithub.com图标

编辑于 2020-03-07