PLANTS: 一种用于规划类任务摘要的新问题和数据集
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在人类阅读的非结构化文本中获取洞见的文本摘要是一个经过深入研究的问题，然而许多实际任务涉及生成一系列行动以实现特定的目标，例如工作流程、食谱、对话和旅行计划。我们研究了这一观察，并引入了一个新颖的计划摘要问题，提出了一个数据集和一个用于生成计划摘要的基准方法。通过使用定量指标和定性用户研究来建立基准，我们评估了我们方法和大型语言模型生成的计划摘要。我们相信这个新颖的问题和数据集可以重新激发对...
这篇文章介绍了一个新颖的计划摘要问题，提出了一个数据集和一个用于生成计划摘要的基准方法。作者通过定量指标和定性用户研究评估了他们的方法和大型语言模型生成的计划摘要。他们相信这个新颖的问题和数据集可以重新激发对摘要领域的研究。
