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首页> 外文会议>Annual meeting of the Association for Computational Linguistics >TalkSumm: A Dataset and Scalable Annotation Method for Scientific Paper Summarization Based on Conference Talks
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TalkSumm: A Dataset and Scalable Annotation Method for Scientific Paper Summarization Based on Conference Talks

机译：讨论：基于会议谈判的科学论文摘要数据集和可扩展注释方法

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Currently, no large-scale training data is available for the task of scientific paper summarization. In this paper, we propose a novel method that automatically generates summaries for scientific papers, by utilizing videos of talks at scientific conferences. We hypothesize that such talks constitute a coherent and concise description of the papers' content, and can form the basis for good summaries. We collected 1716 papers and their corresponding videos, and created a dataset of paper summaries. A model trained on this dataset achieves similar performance as models trained on a dataset of summaries created manually. In addition, we validated the quality of our summaries by human experts.
机译：目前，没有大规模的培训数据可用于科学论文摘要的任务。在本文中，我们提出了一种新的方法，通过使用科学会议的谈判视频来自动为科学论文产生摘要。我们假设此类谈判构成了对论文内容的一致性和简明的描述，并且可以为良好的摘要构成基础。我们收集了1716篇论文及其相应的视频，并创建了纸张摘要数据集。在此数据集上培训的模型实现了类似的性能，因为模型在手动创建的摘要数据集上培训。此外，我们验证了人类专家摘要的质量。

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