Abstractive Text Summarization: State of the Art, Challenges, and Improvements
Abstractive Text Summarization: State of the Art, Challenges, and Improvements [6.3] このレビューでは、最先端のメソッド、課題、ソリューション、比較、制限、将来の改善をチャートアップする包括的なアプローチを取り上げる。 本論文は,不適切な意味表現,事実整合性,制御可能なテキスト要約,言語間要約,評価指標などの課題を強調する。 論文参考訳（メタデータ） (Wed, 04 Sep 2024 03:39:23 GMT)
抽象型要約のサーベイ。LLMより前の手法から紹介されている。
今後の方向性として「Enhancing factual consistency, developing cross-lingual and multilingual summarization systems, concentrating on domain-specific summarization, dealing with noisy data, and enhancing long-document summarization are a few of these research directions.」が挙げられている。