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作者：刘鹏飞
编辑：AINLP
原文链接，点击文末阅读原文直达：
/p/111266615
根据最近八年(-)）各大NLP会议(ACL / EMNLP / NAACL / ICML / ICLR / AAAI / IJCAI / NeurIPS) 近300篇摘要论文的分析，我们简单统计摘要以下的发展趋势:
蓝色柱形图表示对应topic下以前的论文数，红色柱形图表示对应topic下及以后的论文数；红色高亮文字为热门研究话题；（热门话题根据以后论文数目占比而定义）
最新发展趋势：
1 模型角度：图神经网络(GNNs) 和 为摘要定制化的与训练模型 (Pre-trained models) 逐渐成为关注热点；（如果你感兴趣该热点下的论文：
1）GNNs:
/pl-summarization/summ_paper_arch-gnn.html
Summarization-
2) Pre-trained Models:
/pl-summarization/summ_paper_preX.html
Summarization-
2 数据集角度：越来越多的工作专注提出适用在不同场景的新数据集；（如果你感兴趣该热点下的论文：
/pl-summarization/summ_paper_data-new.html
Summarization-
3 任务设定角度：学术论文摘要异军突起；（如果你感兴趣该热点下的论文：
/pl-summarization/summ_paper_task-sci.html
Summarization-
4) 评测角度：生成式摘要的"事实性"(factuality)检测大热；（如果你感兴趣该热点下的论文：
/pl-summarization/summ_paper_factuality.html
Summarization-
摘要领域基础研究概念
那么，摘要除了这些研究话题，还有什么其它的研究概念呢？这里我们通过300篇左右论文，做了如下抽象，定义了该任务下比较重要的一些研究概念，强烈建议领域新人查阅；可以大大加快你在该任务下的论文阅读速度
链接如下：
/neulab/Text-Summarization-Papers/blob/master/summ_concept.md
/neulab/Text-Summarization-Papers/blob/master/
论文推荐
1） 抽取式摘要10篇必读论文：
/pl-summarization/summ_paper_gen-ext.html
Summarization-
2） 生成式摘要10篇必读论文：
/pl-summarization/summ_paper_gen-abs.html
Summarization-
3）深度学习时代摘要10大高引论文：
/pl-summarization/summ_paper_topcited.html
Summarization-
彩蛋
以来8大AI会议近300篇摘要论文大列表：
/pl-summarization/summ_paper.html
Summarization-
最后最后，，，包含上述所有介绍的项目主页：
/neulab/Text-Summarization-Papers
neulab/Text-Summarization-
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