Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Document Summarization

Text Summarization › Document Summarization 56 평가 기록 9 datasets

Automatic Document Summarization is the task of rewriting a document into its shorter form while still retaining its important content. The most popular two paradigms are extractive approaches and abstractive approaches. Extractive approaches generate summaries by extracting parts of the original document (usually sentences), while abstractive methods may generate new words or phrases which are not in the original document.

<span class="description-source">Source: HIBERT: Document Level Pre-training of Hierarchical Bidirectional Transformers for Document Summarization </span>

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Scrambled code + broken (alter)
ROUGE-1: 48.18ROUGE-2: 19.84ROUGE-L: 45.35
논문 코드
LexRank (query: step title)
ROUGE-1: 39.6
논문 코드
LexRank (query: method + article + steps titles)
ROUGE-1: 53.5
논문 코드
SemiSuptogether
ROUGE-1: 44.08ROUGE-2: 14.06ROUGE-L: 31.17RLsum: 40.67
논문 코드
SemiSuptogether
ROUGE-1: 36.98ROUGE-2: 11.21ROUGE-L: 28.76RLsum: 33.7
논문 코드
DeepPyramidion
ROUGE-1: 47.15
논문 -
BigBird-Pegasus
ROUGE-1: 47.12ROUGE-2: 24.05ROUGE-L: 38.8
논문 코드
DOCmT5
Rouge-L: 31.37
논문 -
DeepPyramidion
Rouge-2: 19.99
논문 -

데이터셋

9개

논문

라이브러리

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