2008-2019文本摘要研究综述：趋势与挑战

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。