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The State and Future of Summarization Datasets
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内容提要
本研究探讨了自动摘要领域的数据集现状，指出注释工作缺乏统一性，低资源语言数据集稀缺，且主要集中在新闻领域。提出了新的本体框架，以便用户探索数据集，推动未来研究的系统化。
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关键要点
- 自动摘要领域的注释工作存在孤立和术语不统一的问题。
- 研究调查了超过100种语言中的133个数据集。
- 低资源语言缺乏高质量的数据集。
- 现有数据集主要集中在新闻领域，并依赖于自动收集的远程监督。
- 提出了一种新的本体框架，涵盖样本特性、收集方法和分布。
- 研究提供了一个网络界面和模板，方便用户探索本体和数据集，推动未来研究的系统化。
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