WikiSum

WikiSum 是基于英文维基百科的数据集，适用于多文档抽象摘要任务。在每个实例中，输入由维基百科主题（文章标题）和非维基百科参考文档的集合组成，目标是维基百科文章文本。数据集仅限于具有至少一个可抓取引用的文章。官方将文章大致分为 80/10/10 用于训练/开发/测试子集，分别产生 1865750、233252 和 232998 个示例。

WikiSum is a dataset based on English Wikipedia, tailored for multi-document abstractive summarization tasks. In each instance, the input comprises a Wikipedia topic (article title) and a collection of non-Wikipedia reference documents, with the target being the text of the corresponding Wikipedia article. The dataset is restricted to articles with at least one crawlable citation. Officially, the articles are roughly split in an 80/10/10 ratio for the training, development, and test subsets, yielding 1,865,750, 233,252, and 232,998 examples respectively.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

WikiSum是一个基于英文维基百科的多文档抽象摘要数据集，其输入包括维基百科主题和非维基百科参考文档，输出为目标文章文本。该数据集按80/10/10的比例划分为训练、开发和测试子集，分别包含1865750、233252和232998个示例。