CNN/Daily Mail|文本摘要数据集|自然语言处理数据集

OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录

文本摘要

自然语言处理

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资源简介：

CNN/Daily Mail 是文本摘要的数据集。人类生成的抽象摘要项目符号是从 CNN 和每日邮报网站中的新闻故事中生成的问题（其中一个实体被隐藏），故事作为相应的段落，系统预计从中回答填空问题。作者发布了从这些网站抓取、提取和生成成对段落和问题的脚本。根据脚本的定义，该语料库总共有 286,817 个训练对、13,368 个验证对和 11,487 个测试对。训练集中的源文档平均有 766 个词，跨越 29.74 个句子，而摘要由 53 个词和 3.72 个句子组成。

提供机构：

OpenDataLab

创建时间：

2022-05-30

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CNN/Daily Mail数据集的构建基于对CNN和Daily Mail网站上的新闻文章及其对应的摘要进行系统性收集与整理。具体而言，研究者通过网络爬虫技术，从这两个新闻源中提取了大量新闻文本及其自动生成的摘要。随后，这些文本和摘要经过预处理，包括去除冗余信息、标准化格式以及确保数据的一致性和完整性。最终，这些处理后的数据被组织成一个结构化的数据集，便于后续的自然语言处理任务研究。

特点

CNN/Daily Mail数据集以其大规模和多样性著称，包含了超过30万篇新闻文章及其对应的摘要，涵盖了广泛的主题和领域。该数据集的显著特点是其摘要部分由新闻网站自动生成，这为研究摘要生成算法提供了宝贵的真实世界数据。此外，数据集中的文章长度和复杂性各异，能够有效评估模型在不同文本长度和复杂度下的表现。

使用方法

CNN/Daily Mail数据集主要用于自然语言处理领域的摘要生成任务，研究者可以利用该数据集训练和评估自动摘要生成模型。使用时，通常将数据集分为训练集、验证集和测试集，以确保模型的泛化能力。此外，该数据集还可用于其他相关任务，如文本分类、信息检索和问答系统等。研究者需根据具体任务需求，对数据进行适当的预处理和特征提取，以最大化数据集的利用价值。

背景与挑战

背景概述

CNN/Daily Mail数据集是自然语言处理领域中一个重要的文本摘要数据集，由Hermann等人于2015年创建。该数据集源自CNN和Daily Mail网站的新闻文章，旨在为机器学习模型提供丰富的文本摘要训练数据。主要研究人员包括Karl Moritz Hermann、Tomáš Kočiský等，他们通过自动化的方式从新闻文章中提取出摘要，从而构建了这一数据集。CNN/Daily Mail数据集的核心研究问题是如何有效地从长篇新闻文章中生成简洁且信息丰富的摘要，这对于提升信息检索和文本理解技术具有重要意义。该数据集的发布极大地推动了文本摘要技术的发展，并为后续研究提供了宝贵的资源。

当前挑战

尽管CNN/Daily Mail数据集在文本摘要领域取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。首先，数据集中的新闻文章涵盖广泛的主题，要求模型具备高度的领域适应性和泛化能力。其次，生成摘要时需保持信息的准确性和完整性，避免信息丢失或扭曲。此外，构建过程中遇到的挑战包括如何自动化地从大量新闻文章中提取高质量的摘要，以及如何处理不同文章结构和语言风格带来的多样性问题。这些挑战不仅影响了数据集的质量，也对后续研究提出了更高的要求。

发展历史

创建时间与更新

CNN/Daily Mail数据集由Hermann等人于2015年创建，旨在为自动文本摘要任务提供一个大规模的基准数据集。该数据集自创建以来，未有官方更新记录。

重要里程碑

CNN/Daily Mail数据集的发布标志着自动文本摘要领域的一个重要里程碑。它首次将新闻文章与其对应的摘要配对，为研究人员提供了一个标准化的测试平台。该数据集的引入极大地推动了基于神经网络的摘要模型的发展，尤其是在长文本摘要和多文档摘要方面。此外，它还促进了跨领域的研究，如自然语言处理和机器学习的交叉应用。

当前发展情况

目前，CNN/Daily Mail数据集仍然是自动文本摘要研究中的一个重要基准。尽管近年来出现了许多新的数据集和方法，但CNN/Daily Mail因其数据规模和多样性，仍然被广泛用于评估和比较不同摘要模型的性能。该数据集的持续使用表明其在该领域的持久影响力，同时也激励着研究人员不断探索和改进自动摘要技术，以更好地满足实际应用需求。

发展历程

CNN/Daily Mail数据集首次发表，由Hermann等人提出，旨在用于抽象文本摘要任务。
2015年
数据集首次应用于机器学习模型训练，特别是在神经网络模型中，以评估其生成摘要的能力。
2016年
随着深度学习技术的发展，CNN/Daily Mail数据集成为自然语言处理领域的重要基准，被广泛用于评估和比较不同模型的性能。
2017年
数据集的应用扩展到多语言摘要生成任务，研究人员开始探索其在不同语言环境下的表现。
2018年
CNN/Daily Mail数据集被用于开发和测试基于Transformer架构的模型，如BERT和GPT，显著提升了摘要生成的质量。
2019年
数据集继续作为关键资源，支持了多篇关于摘要生成和文本理解的高影响力研究论文的发表。
2020年
随着数据集的成熟和应用的广泛，研究人员开始关注数据集的局限性，并探索如何改进和扩展其应用范围。
2021年

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，CNN/Daily Mail数据集常用于文本摘要任务。该数据集由CNN和Daily Mail的新闻文章及其对应的摘要组成，为研究人员提供了一个标准化的测试平台。通过训练模型，研究人员可以评估其在自动生成新闻摘要方面的性能，从而推动文本摘要技术的发展。

衍生相关工作

基于CNN/Daily Mail数据集，研究者们开发了多种文本摘要模型，如Seq2Seq、Transformer和BERT等。这些模型不仅在学术界取得了显著成果，还在工业界得到了广泛应用。此外，该数据集还激发了其他相关研究，如多文档摘要、跨语言摘要和对话摘要，进一步拓展了自然语言处理的研究边界。

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