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"自动作诗机"上线，代码和数据都是公开的 - 2019
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NLP中自动生产文摘（auto text summarization）- 2017
类似于综述，较为全面！
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当深度学习遇见自动文本摘要 - 2018
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Comprehensive Guide to Text Summarization using Deep Learning in Python - 2019
Chinese: Python利用深度学习进行文本摘要的综合指南
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YAO: OK
单/多文档 + 抽取/生成式 + 无/有监督 + 传统/DL方法
抽取式: 无监督-图方法、聚类；有监督-DL(序列标注、句子排序)
- Lead-3: 抽取文章前三句
- TextRank: 依照PageRank，句子为节点，使用句子相似度，构建无向有权图，使用边上的权重迭代更新节点值，最后选择TopK个得分最高的节点(句子)
- 聚类: 句子为节点，得到句子向量表示，使用K-means和Mean-shift完成聚类，得到K个类别，最后从每个类别中选择距离质心最近的句子，得到K个句子
- 序列标注: 为每个句子打一个二分类标签(0,1)，最后选择所有标签为1的句子。关键在于获得句子的向量表示。如使用BiGRU分别建模word和sentence的向量表示，训练数据中要通过启发式规则获得句子标签
- 句子排序: 针对每个句子，输出其是否是摘要句的概率，最后依据概率，选择TopK个句子
生成式: Seq2Seq + Attention + Copy + Coverage
- Decoder隐层状态与Encoder隐层状态计算权重，得到Context向量，利用Context和Decoder隐层状态计算输出概率Pgen
- Copy: 在解码的每一步计算拷贝或生成的概率，因为词表是固定的，可以选择从原文中拷贝词语到摘要中，有效缓解OOV
- Coverage: 在解码的每一步考虑之前步的Attention权重，结合Coverage损失，避免继续考虑已经获得高权重的部分，可有效缓解生成重复的问题
- 外部信息: 使用真实摘要来指导文本摘要的生成
- 生成对抗方式: 生成模型G来生成摘要，判别模型D来区分真实摘要和生成摘要
抽取生成式: 结合抽取式和生成式，首先选择重要内容，然后基于重要内容生成摘要
- 内容选择: 建模为词语级别序列标注任务，或者直接使用TextRank算法获得关键词，这属于hard方式，显式利用文本级别信息，也可使用门控机制，从文本编码向量中选择有用信息用于之后摘要生成，这属于Soft方式
- 摘要生成: 如使用Pointer-generator网络，使用内容选择部分计算的概率修改原本Attention概率，使得Decoder仅关注选择的内容
- 其他: 其他模型方法
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https://github.com/ztz818/Automatic-generation-of-text-summaries (Tensorflow)
使用两种方法（抽取式Textrank和概要式seq2seq）自动提取文本摘要
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How To Create Data Products That Are Magical Using Sequence-to-Sequence Models
对Github项目进行文本摘要总结
Chinese: 手把手教你用seq2seq模型创建数据产品 - 2018
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https://github.com/bojone/seq2seq (Keras)
Auto Title
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https://github.com/wonderfulsuccess/chinese_abstractive_corpus
教育行业新闻 自动文摘 语料库 自动摘要
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Code: https://github.com/ChenRocks/fast_abs_rl (PyTorch)
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Code: https://github.com/nlpyang/bertsum (PyTorch)
Byte Cup 2018 国际机器学习竞赛: 英文文章标题自动生成
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https://github.com/iwangjian/ByteCup2018 (PyTorch)
Rank 6
Paper: Paper1, 2, 3
Data包括：表格（天气预报、人物百科等）、图片、知识图谱三元组等
对Encoder的修改：捕捉结构上的联系，比如表格会加入记录类型，知识图谱会进行BFS等
对Decoder的修改：建立输入输出之间的Alignment