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原创 【多轮对话摘要】最新论文方法集合、数据集

根据多轮对话多个角色（说话者）、话题转换、非结构化（共指信息、冗余、话语风格）等特征，与传统的结构化文本摘要有不同之处，基于多轮对话摘要的研究如下

原创 Multi-View Sequence-to-Sequence Models with Conversational Structure for Abstractive Dialogue Summar

最近有一些关于对话摘要的研究，例如直接部署现有的文档摘要模型（Gliwa et al., 2019）和探索多句子压缩（Shang et al., 2018），但是大多数都没有使用特定的对话结构，指的是在对话中组织话语的方式，以使对话变得有意义、愉快和易于理解（Sacks 等人，1978 年）——这是区分对话与结构化文档的关键因素。

翻译 【论文笔记】QBSUM: 基于查找的文本摘要数据集

QBSUM: a Large-Scale Query-Based Document Summarization Dataset fromReal-world Applications基于查询的文档摘要旨在提取或生成直接回答或与搜索查询相关的文档的摘要。这是一项重要的技术，可以有益于各种应用程序，例如搜索引擎、文档级机器阅读理解和聊天机器人。目前，为基于查询的摘要设计的数据集数量不足，现有数据集的规模和质量也有限。此外，据我们所知，没有公开可用的基于中文查询的文档摘要数据集。在本文中，我们提出了 QBSUM

原创 笔记 word2vec

word2vec 的相关概念和学习笔记

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初识神经网络，介绍类神经元的感知机和神经网络的基本概念，包括梯度下降、激活函数、归一化

原创 二级C++套题注意点