2008-2019文本摘要研究综述:趋势与挑战
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更新于2024-06-17
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文本摘要领域研究综述及趋势
本篇文章由Elsevier制作和主办,刊载于沙特国王大学学报,由印度尼西亚的几位学者共同撰写,旨在提供一个全面的视角来审视2008年至2019年间文本自动摘要技术的研究进展。文本摘要是一项关键的自然语言处理技术,其目标是自动生成包含文档核心信息的简洁摘要,通常聚焦于重要句子的提取和概念的抽象。
文章首先介绍了导言部分,探讨了文本摘要的重要性,以及它在信息检索、文档管理和人工智能领域的应用价值。作者们详细阐述了他们的研究方法,包括系统性的文献回顾(RQ)、搜索策略的选择,以及研究论文的筛选过程。他们选择了85份来自85种期刊和会议出版物的研究成果进行深入分析,以便理解研究的主题、趋势、数据集来源,以及预处理步骤。
研究结果显示,近年来摘要提取技术趋于成熟,研究焦点逐渐转向抽象总结和实时生成。数据集的多样性与丰富性得到显著提升,但缺乏全面概述当前研究现状的文章。文章详尽地列出了常用的数据集,展示了预处理步骤的多样性,以及特征选择的方法。此外,文中还讨论了各种技术,如基于统计的模型、机器学习算法、深度学习等,以及它们在文本摘要中的应用。
文章的核心部分深入剖析了研究问题(RQ),包括数据集的质量评估标准、摘要生成的效果衡量,以及存在的挑战。通过对这些问题的分析,作者揭示了当前文本摘要研究的热点问题,例如如何处理长篇文档、如何提高摘要的可读性和一致性,以及如何应对数据不平衡和多模态文本的问题。
最后,作者对未来的研究方向提出了一些展望,指出文本摘要技术在不断发展,可能涉及到跨模态摘要、个性化摘要生成以及更高效的模型设计。同时,他们强调了开放数据集、开源工具和跨领域合作对于推动领域发展的重要性。
这篇文章为读者提供了一个综合的文本摘要研究框架,不仅涵盖了技术方法,也涉及了学术界面临的挑战和未来的发展趋势,为该领域的进一步研究和实践提供了宝贵的参考。
2021-01-20 上传
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