自动文摘AS知识资料全集(入门/进阶/代码/数据/专家等)(附pdf下载)

2017 年 11 月 7 日 机器学习研究会 专知内容组

【导读】主题荟萃知识是专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务。主题荟萃为用户提供全网关于该主题的精华(Awesome)知识资料收录整理,使得AI从业者便捷学习和解决工作问题!在专知人工智能主题知识树基础上,主题荟萃由专业人工编辑和算法工具辅助协作完成,并保持动态更新!另外欢迎对此创作主题荟萃感兴趣的同学,请加入我们专知AI创作者计划,共创共赢! 今天专知为大家呈送第七篇专知主题荟萃-自动文摘Automatic Summarization知识资料大全集荟萃 (入门/进阶/论文/课程/会议/专家等等),请大家查看!专知访问www.zhuanzhi.ai,  或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题“自动文摘”查看。此外,我们也提供该文pdf下载链接,请文章末尾查看!此为初始版本,请大家指正补充,欢迎在后台留言!欢迎大家分享转发~


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自动文摘 ( Automatic summarization ) 专知荟萃

入门学习

  1. 自动文摘系列(1-13) [http://rsarxiv.github.io/tags/seq2seq/]

  2. Text summarization with TensorFlow Google官方发布 [https://research.googleblog.com/2016/08/text-summarization-with-tensorflow.html]

  3. Your tl;dr by an ai: a deep reinforced model for abstractive summarization 强化学习用于文档摘要 [https://einstein.ai/research/your-tldr-by-an-ai-a-deep-reinforced-model-for-abstractive-summarization]

  4. 教机器学习摘要 [https://zhuanlan.zhihu.com/p/21426100?refer=paperweekly]


进阶论文

  1. Rasim M Alguliev, Ramiz M Aliguliyev, Makrufa S Hajirahimova, and Chingiz A Mehdiyev. 2011. MCMR: Maximum coverage and minimum redundant text summarization model. Expert Systems with Applications 38, 12 (2011), 14514–14522. [http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417411008177]



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