| Top Down Transformer (AdaPool) (464M) |
- ROUGE-1
- 51.05
- ROUGE-2
- 23.26
- ROUGE-L
- 46.47
|
Long Document Summarization with Top-down and Bottom-up Inference 2022-03-15 |
코드 1 |
| eyeglaxs |
- ROUGE-1
- 50.34
- ROUGE-2
- 24.57
- ROUGE-L
- 45.96
|
Scaling Up Summarization: Leveraging Large Language Models for Long Text Extractive Summarization 2024-08-28 |
연결 없음 |
| BART-LS |
- ROUGE-1
- 50.3
|
Adapting Pretrained Text-to-Text Models for Long Text Sequences 2022-09-21 |
코드 1 |
| LongT5 |
- ROUGE-1
- 50.23
- ROUGE-2
- 24.76
- ROUGE-L
- 46.67
|
LongT5: Efficient Text-To-Text Transformer for Long Sequences 2021-12-15 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 |
| GoSum (extractive) |
- ROUGE-1
- 49.83
- ROUGE-2
- 23.56
- ROUGE-L
- 45.10
|
GoSum: Extractive Summarization of Long Documents by Reinforcement Learning and Graph Organized discourse state 2022-11-18 |
코드 1 |
| Lodoss-full-large (extractive) |
- ROUGE-1
- 49.38
- ROUGE-2
- 23.89
- ROUGE-L
- 44.84
|
Toward Unifying Text Segmentation and Long Document Summarization 2022-10-28 |
코드 1 |
| MemSum (extractive) |
- ROUGE-1
- 49.25
- ROUGE-2
- 22.94
- ROUGE-L
- 44.42
|
MemSum: Extractive Summarization of Long Documents Using Multi-Step Episodic Markov Decision Processes 2021-07-19 |
코드 1 |
| Lodoss-full-base (extractive) |
- ROUGE-1
- 48.93
- ROUGE-2
- 23.51
- ROUGE-L
- 44.40
|
Toward Unifying Text Segmentation and Long Document Summarization 2022-10-28 |
코드 1 |
| HAT-BART |
- ROUGE-1
- 48.25
- ROUGE-2
- 21.35
- ROUGE-L
- 36.69
|
Hierarchical Learning for Generation with Long Source Sequences 2021-04-15 |
연결 없음 |
| GRETEL |
- ROUGE-1
- 48.20
- ROUGE-2
- 21.20
- ROUGE-L
- 43.16
|
GRETEL: Graph Contrastive Topic Enhanced Language Model for Long Document Extractive Summarization 2022-08-21 |
연결 없음 |
| DeepPyramidion |
- ROUGE-1
- 47.81
- ROUGE-2
- 21.14
|
Sparsifying Transformer Models with Trainable Representation Pooling 2020-09-10 |
코드 1 |
| FactorSum |
- ROUGE-1
- 47.5
- ROUGE-2
- 20.33
- ROUGE-L
- 43.76
|
Factorizing Content and Budget Decisions in Abstractive Summarization of Long Documents 2022-05-25 |
코드 1 |
| HiStruct+ |
- ROUGE-1
- 46.59
- ROUGE-2
- 20.39
- ROUGE-L
- 42.11
|
HiStruct+: Improving Extractive Text Summarization with Hierarchical Structure Information 2022-03-17 |
연결 없음 |
| DANCER PEGASUS |
- ROUGE-1
- 46.34
- ROUGE-2
- 19.97
- ROUGE-L
- 42.42
|
A Divide-and-Conquer Approach to the Summarization of Long Documents 2020-04-13 |
코드 1 |
| BigBird-Pegasus |
- ROUGE-1
- 46.32
- ROUGE-2
- 20.65
- ROUGE-L
- 42.33
|
Big Bird: Transformers for Longer Sequences 2020-07-28 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 |
| ExtSum-LG+MMR-Select+ |
- ROUGE-1
- 45.39
- ROUGE-2
- 20.37
- ROUGE-L
- 40.99
|
Systematically Exploring Redundancy Reduction in Summarizing Long Documents 2020-11-30 |
코드 1 |
| ExtSum-LG+RdLoss |
- ROUGE-1
- 45.3
- ROUGE-2
- 20.42
- ROUGE-L
- 40.95
|
Systematically Exploring Redundancy Reduction in Summarizing Long Documents 2020-11-30 |
코드 1 |
| PEGASUS |
- ROUGE-1
- 45.09
|
PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization 2019-12-18 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 |
| Sent-CLF |
- ROUGE-1
- 45.01
|
On Extractive and Abstractive Neural Document Summarization with Transformer Language Models 2019-09-07 |
코드 1 |
| ExtSum-LG |
- ROUGE-1
- 44.81
- ROUGE-2
- 19.74
|
Extractive Summarization of Long Documents by Combining Global and Local Context 2019-09-17 |
코드 1 |
| DANCER LSTM |
- ROUGE-1
- 44.09
- ROUGE-2
- 17.69
- ROUGE-L
- 40.27
|
A Divide-and-Conquer Approach to the Summarization of Long Documents 2020-04-13 |
코드 1 |
| DANCER RUM |
- ROUGE-1
- 43.98
- ROUGE-2
- 17.65
- ROUGE-L
- 40.25
|
A Divide-and-Conquer Approach to the Summarization of Long Documents 2020-04-13 |
코드 1 |
| Sent-PTR |
- ROUGE-1
- 43.3
|
On Extractive and Abstractive Neural Document Summarization with Transformer Language Models 2019-09-07 |
코드 1 |
| GenCompareSum |
- ROUGE-1
- 42.10
- ROUGE-2
- 16.51
- ROUGE-L
- 38.25
|
GenCompareSum: a hybrid unsupervised summarization method using salience 논문 날짜 미기재 |
코드 1 |
| TLM-I+E |
- ROUGE-1
- 41.43
|
On Extractive and Abstractive Neural Document Summarization with Transformer Language Models 2019-09-07 |
코드 1 |
| MatchSum (BERT-base) |
- ROUGE-1
- 41.21
- ROUGE-2
- 14.91
- ROUGE-L
- 36.75
|
Extractive Summarization as Text Matching 2020-04-19 |
코드 1 · 코드 2 |
| Discourse |
- ROUGE-1
- 38.93
|
A Discourse-Aware Attention Model for Abstractive Summarization of Long Documents 2018-04-16 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 |
| Fastformer |
- ROUGE-1
- 38.09
- ROUGE-2
- 15.44
- ROUGE-L
- 34.81
|
Fastformer: Additive Attention Can Be All You Need 2021-08-20 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 |
| Pntr-Gen-Seq2Seq |
- ROUGE-1
- 35.86
|
Get To The Point: Summarization with Pointer-Generator Networks 2017-04-14 |
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 |