A Survey of Text Summarization Approaches Based on Deep Learning

Automatic text summarization (ATS) has achieved impressive performance thanks to recent advances in deep learning (DL) and the availability of large-scale corpora.The key points in ATS are to estimate the salience of information and to generate coherent results.Recently,a variety of DL-based approaches have been developed for better considering these two aspects.However,there is still a lack of comprehensive literature review for DL-based ATS approaches.The aim of this paper is to comprehensively review significant DL-based approaches that have been proposed in the literature with respect to the notion of generic ATS tasks and provide a walk-through of their evolution.We first give an overview of ATS and DL.The comparisons of the datasets are also given,which are commonly used for model training,validation,and evaluation.Then we summarize single-document summarization approaches.After that,an overview of multi-document summarization approaches is given.We further analyze the performance of the popular ATS models on common datasets.Various popular approaches can be employed for different ATS tasks.Finally,we propose potential research directions in this fast-growing field.We hope this exploration can provide new insights into future research of DL-based ATS.     

非晶纳米晶软磁材料的发展及应用

非晶纳米晶软磁材料是近期发展起来的一种新型材料,特殊的制造工艺使其具有优异的软磁性能和力学性能,是硅钢、铁氧体和坡莫合金的替代产品.本文介绍了非晶纳米晶软磁材料的结构特征,制备方法,发展过程及其在电力电子方面的应用.     

基于文本摘要及引用关系的可视辅助文献阅读

近年来,科技论文发表数量与日俱增,科研人员需要阅读文献的数量也随之迅速增长.如何快速而有效地阅读一篇科技论文,逐渐成为一个重要的研究课题.另一方面,在阅读科技论文时,理解与其相关的重要参考文献可帮助读者更好地理解文章的内容.然而,如何从众多的参考文献中快速找到最重要、最相关的几篇,如何避免在阅读过程中迷失在文档的多维空间,仍是值得研究的问题.为了解决上述问题,提出了一个基于文本摘要和引用关系的可视辅助文献阅读系统.该系统利用一种基于阅读目的的文本摘要技术提取出论文中重要的句子,并采用多尺度的可视化方式进行展示;使用LDA(latent dirichlet allocation)话题模型抽取参考文献的核心话题;记录用户的阅读行为,用于提示其阅读上下文,以保证用户关注点不发生迷失.同时,在一个具体的案例场景中详细介绍了系统的使用方法,并进行了用户研究以验证系统的可用性.     

一种基于层次分析法的视频摘要评价模型

视频摘要是对视频内容进行浓缩的一项技术,对于快速了解视频内容至关重要。如何对视频摘要的效果进行评价,是值得研究的一个问题。论文基于层次分析法构建了视频摘要评价模型,将视频摘要质量作为最终评价目标,以内容合理性和结构合理性作为准则,以内容完整性、特殊重要性、整体流畅性等作为测度层,从而建立了视频摘要评价指标体系。最后,通过对随机生成、基于特写人脸的摘要生成以及融合视音频特征的摘要生成三种算法对所提评价方法进行了实验验证,表明该方法能够有效反映出视频摘要的质量。     

基于用户关注空间与注意力分析的视频精彩摘要与排序

文中提出一种基于用户关注空间与注意力分析的视频内容理解方法,该方法可以有效地获得多通道的视频关注信息,并可使用户根据个性化需求定制视频关注内容,实现视频的高效浏览与访问.首先采用基于二叉层次型结构与分类器选择的音频分类算法将视频中的主要声音类型分类,然后将视频中影响用户注意力的视觉、听觉、时序因素定义为用户关注空间,分别使用相应的中层特征在这三个方面对用户注意力进行表示并计算其关注度,从而在音视频底层特征与高层认知之间建立有机过渡.作者设计了顺序决策融合算法来融合视觉与听觉关注度,生成关注度时序变化曲线并获得精彩摘要.最后使用支持向量回归模型并引入相关反馈机制来实现用户个性化的精彩片段排序.该项工作的特点是通过建立符合人类认知规律的关注度模型并结合相关反馈技术,对视频内容进行类人理解.实验证明,该方法对提取与生成符合用户个性化要求的视频摘要及排序结果具有良好的效果.     

基于特征信息提取的中文自动文摘方法

提出了一种基于特征信息提取的中文自动文摘方法。通过对文章中可能影响文摘句提取质量的若干特征进行分析,设计了一种基于特征信息提取的句子重要度计算方法,并依此来抽取文摘句以生成摘要。实验结果验证了该方法的有效性,是对中文自动文摘方法中利用文章特征信息来抽取文摘句的一种有益的尝试。     

项目上下文增强的自动代码摘要

代码摘要通过生成源代码片段的简短自然语言描述, 可帮助开发人员理解代码并减少文档工作. 近期, 关于代码摘要的研究工作主要采用深度学习模型, 这些模型中的大多数都在由独立代码摘要对组成的大型数据集上进行训练. 尽管取得了良好的效果, 这些工作普遍忽略了代码片段和摘要的项目级上下文信息, 而开发人员在编写文档时往往高度依赖这些信息. 针对该问题, 研究了一种与开发者行为和代码摘要工具实现更加一致的代码摘要场景——项目级代码摘要, 其中, 创建了用于项目特定代码摘要的数据集, 该数据集包含800k方法摘要对及其生命周期信息, 用于构建特定时刻准确的项目项目上下文; 提出了一种新颖的深度学习方法, 利用高度相关的代码片段及其相应的摘要来表征上下文语义, 并通过迁移学习整合从大规模跨项目数据集中学到的常识. 实验结果表明: 基于项目级上下文的代码摘要模型不仅能够比通用代码摘要模型获得显著的性能提升, 同时, 针对特定项目能够生成更一致的摘要.     

一种基于螺旋摘要的监控视频可视分析系统

监控视频是安防系统的重要组成部分。在如今的各行各业中,只要涉及到安全,均 离不开监控视频。但对监控视频内容的分析主要依靠大量人工来完成,人力和时间成本巨大。随 着监控视频数据越来越多,如何提高针对视频内容的分析效率、降低用户认知负荷是拓展视频利 用率的重要方面。为此,针对监控视频存在的冗余信息较多、人工获取视频关键内容效率低的问 题,采用螺旋视频摘要及相应交互技术,开发了一种面向监控视频内容的可视分析系统,结合运 动目标检测结果数据,基于螺旋摘要的展示优势实现多角度可视化视频目标统计信息,并辅以针 对螺旋摘要的导航、定位操作以及草图交互等方式,实现对监控视频内容的快速有效获取。     

一种基于局部二值模式的关键帧提取方法

基于旋转不变均衡局部二值模式,提出一种均衡摘要生成速度和摘要信息量的视频摘要算法。首先,使用预采样方法降低视频处理数据量,在此基础之上提取图像的局部二值模式特征;然后对两帧图像相似度进行分析,获取聚类数目。获取聚类数目之后,使用k均值算法对镜头关键帧进行聚类;最后,使用“重要度”函数评测聚类重要度,从“重要”聚类中选取聚类中心最近帧为摘要关键帧。实验结果表明,该算法生成的视频摘要在保证摘要实时性的同时,提高摘要的信息量,较好地表达了视频的内容。     

面向查询的多模式自动摘要研究

为了满足用户的个性化需求,提供尽可能丰富、实用、方便的文摘结果,该文设计了面向查询的多文档自动文摘的多种摘要模式。在将查询返回的文档集合表示为以文本、段落为节点的双层复杂网络结构以发现子主题的基础上,除传统的摘要模式外,该文又设计了概括摘要、局部摘要、全局摘要和详细摘要这四种摘要模式,并给出了各种摘要的生成方法。支持用户以主题为线索自主漫游,按照一定的逻辑顺序浏览信息。