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摘要数据集的现状与未来
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内容提要
本研究针对自动摘要的注释问题，提出了一个新本体框架，涵盖样本特性和数据集。研究发现低资源语言缺乏高质量数据，并提供了网络界面和模板，以推动未来研究的系统化。
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关键要点
- 本研究针对自动摘要领域的注释工作存在孤立和术语不统一的问题。
- 调查了超过100种语言中的133个数据集。
- 提出了一种新的本体框架，涵盖样本特性、收集方法和分布。
- 发现低资源语言缺乏高质量数据集。
- 领域过于依赖新闻领域和自动收集的远程监督。
- 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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