Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Multi-Document Summarization

Text Summarization › Multi-Document Summarization 10 평가 기록 5 datasets

Multi-Document Summarization is a process of representing a set of documents with a short piece of text by capturing the relevant information and filtering out the redundant information. Two prominent approaches to Multi-Document Summarization are extractive and abstractive summarization. Extractive summarization systems aim to extract salient snippets, sentences or passages from documents, while abstractive summarization systems aim to concisely paraphrase the content of the documents.

<span class="description-source">Source: Multi-Document Summarization using Distributed Bag-of-Words Model </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
PRIMER
ROUGE-2: 21.1ROUGE-1: 49.9ROUGE-L: 25.9
논문 코드
GCN: Personalized Discourse Graph
ROUGE-1: 38.23
논문 -
led-base-16384-ms2
BertScoreF1: 0.8693
논문 -
PRIMER
ROUGE-1: 46.1ROUGE-2: 25.2ROUGE-L: 37.9
논문 코드
solar
1-of-100 Accuracy: 100
논문 -

데이터셋

5개

논문

라이브러리

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