CL-SciSumm
收藏OpenDataLab2026-05-24 更新2024-05-09 收录
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资源简介：
我们的系统参与了两个共享任务，CL-SciSumm 2020 和 LongSumm 2020。在 CL-SciSumm 共享任务中，在我们之前的工作的基础上，我们在 Task1B 中对位置特征和内容特征应用了更多的机器学习方法。并且在Task2中引入了GCN来进行提取摘要。在 LongSumm 共享任务中，我们整合了抽取式和抽象式的摘要方式。测试了三种方法，即 T5 Fine-tuning、DPPs Sampling 和 GRU-GCN/GAT。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-08-16
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
CL-SciSumm是一个专注于科学文献摘要的自然语言处理数据集，应用于2020年的CL-SciSumm和LongSumm共享任务。在这些任务中，研究者采用了多种机器学习方法，包括位置与内容特征、图卷积网络（GCN）以及抽取式与抽象式摘要技术的整合。该数据集由北京邮电大学于2020年发布，相关资源可通过GitHub和学术论文获取。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
