多文档摘要研究综述

作     者：宝日彤 孙海春 

作者机构：安全防范技术与风险评估公安部重点实验室 中国人民公安大学信息网络安全学院 

出 版 物：《数据分析与知识发现》 (Data Analysis and Knowledge Discovery)

年 卷 期：2023年

核心收录：

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：“公安部技术研究计划项目”基金项目（项目编号：2020JSYJC22） “北京市自然科学基金项目”基金项目（项目编号：4184099）的研究成果之一 

主　　题：多文档摘要 文本摘要 内容选择 Transformer模型 预训练模型 

摘      要：[目的]通过调研和梳理相关文献，总结多文档摘要研究框架和主流模型。[文献范围]以“multi-document summarization、“多文档摘要作为检索词分别在AI Open Index平台、Paper with Code和CNKI数据库中进行检索，共筛选出76篇文献。[方法]归纳出多文档摘要技术实现的主流框架，依据关键技术对近年最新模型和算法进行分类概述，并对未来研究提出展望。[结果]对比阐述了多文档摘要的最新模型与传统方法的优缺点，并对高质量多文档摘要数据集、现阶段评价指标进行了总结。[局限]在实验结果对比部分，只讨论了Multi-News等数据集上部分应用较为广泛模型的评估结果，缺乏全部模型在同一数据集上的实验结果对比。[结论]多文档摘要任务仍存在很多亟待解决的问题，如生成摘要的事实性不高、摘要模型的通用性差等。