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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1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了深度学习在文本摘要中的应用，特别是大型语言模型的进展。研究强调通过内容规划提高摘要质量，并总结了生物医学文本摘要的挑战与未来方向。提出的新方法在生成长篇文章和对话摘要中表现优异，展示了在有限数据下的高效性。
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关键要点
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深度学习在文本摘要中的应用取得了成功，尤其是在评论摘要方面。
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通过内容规划的概念，可以提高评论摘要的质量，使其更自然且接近真实世界。
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本文回顾了文本摘要研究的进展，分为大型语言模型时代之前和之后的两个主要部分。
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在大型语言模型时代，基准测试、建模和评估摘要的最新进展得到了详细研究。
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提出了一种生成长篇文章的神经模型，具有较高的样本效率，尤其在训练数据有限的情况下表现优异。
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总结了生物医学文本摘要的最新进展、挑战和未来方向，强调了预训练语言模型的应用。
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提出了一种基于预训练语言模型的技术，显著提高了对话摘要的性能，且实施成本低。
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ScratchPlot方法利用内容规划生成故事情节，并在评估中表现出色。
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提出了一个低成本有效的框架，解决了多句文本生成问题，并在食谱生成任务中取得了良好效果。
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延伸问答
深度学习在文本摘要中有哪些应用？
深度学习在文本摘要中取得了成功，尤其是在评论摘要方面，能够生成更自然且接近真实世界的结果。
什么是内容规划，它如何提高摘要质量？
内容规划是一种通过组织高层次信息来生成摘要的方法，可以提高摘要的质量，使其更自然且符合真实世界的表达。
大型语言模型时代对文本摘要研究有什么影响？
大型语言模型时代带来了基准测试、建模和评估摘要的最新进展，推动了文本摘要研究的重大转型。
生物医学文本摘要面临哪些挑战？
生物医学文本摘要面临数据获取困难、模型性能和评估标准等多方面的挑战。
ScratchPlot方法的主要特点是什么？
ScratchPlot方法利用内容规划生成故事情节，并在评估中表现出色，能够生成高质量的故事和结局对。
如何提高对话摘要的性能？
通过基于预训练语言模型的技术，可以显著提高对话摘要的性能，且实施成本低。
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