研究陈述生成的一项综合性尝试
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2021-04-30 v1 计算与语言
摘要
对研究者而言，撰写一份好的研究陈述至关重要，但耗费大量时间与精力。为帮助研究者，本文提出研究陈述生成（RSG）任务，旨在总结个人的研究成果并辅助准备正式的研究陈述。针对该任务，我们进行了包含语料构建、方法设计与性能评估的综合性尝试。首先，我们构建了包含62份研究陈述及相应1,203篇出版物的RSG数据集。受限于资源，我们提出一种实用的RSG方法：通过主题建模与聚类技术识别研究者的研究方向，并利用神经文本摘要器抽取显著句子。最后，实验表明我们的方法在内容覆盖度与连贯性上优于所有基线方法。
引用
@article{arxiv.2104.14339,
title = {A Comprehensive Attempt to Research Statement Generation},
author = {Wenhao Wu and Sujian Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.14339},
year = {2021}
}