Advances in Automatic Text Summarization pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
With the rapid growth of the World Wide Web and electronic information services, information is becoming available on-line at an incredible rate. One result is the oft-decried information overload. No one has time to read everything, yet we often have to make critical decisions based on what we are able to assimilate. The technology of automatic text summarization is becoming indispensable for dealing with this problem. Text summarization is the process of distilling the most important information from a source to produce an abridged version for a particular user or task.<br /> <br /> Until now there has been no state-of-the-art collection of the most important writings in automatic text summarization. This book presents the key developments in the field in an integrated framework and suggests future research areas. The book is organized into six sections: Classical Approaches, Corpus-Based Approaches, Exploiting Discourse Structure, Knowledge-Rich Approaches, Evaluation Methods, and New Summarization Problem Areas.<br /> <br /> Contributors: D. A. Adams, C. Aone, R. Barzilay, E. Bloedorn, B. Boguraev, R. Brandow, C. Buckley, F. Chen, M. J. Chrzanowski, H. P. Edmundson, M. Elhadad, T. Firmin, R. P. Futrelle, J. Gorlinsky, U. Hahn, E. Hovy, D. Jang, K. Sparck Jones, G. M. Kasper, C. Kennedy, K. Kukich, J. Kupiec, B. Larsen, W. G. Lehnert, C. Lin, H. P. Luhn, I. Mani, D. Marcu, M. Maybury, K. McKeown, A. Merlino, M. Mitra, K. Mitze, M. Moens, A. H. Morris, S. H. Myaeng, M. E. Okurowski, J. Pedersen, J. J. Pollock, D. R. Radev, G. J. Rath, L. F. Rau, U. Reimer, A. Resnick, J. Robin, G. Salton, T. R. Savage, A. Singhal, G. Stein, T. Strzalkowski, S. Teufel, J. Wang, B. Wise, A. Zamora.
作者简介
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用户评价
我是一名新闻行业的从业者，每天需要处理海量的信息，撰写大量的报道。如何快速、准确地抓取新闻事件的核心要点，并将其转化为简洁易懂的摘要，是我工作中一直面临的挑战。《Advances in Automatic Text Summarization》这个书名，让我眼前一亮，充满了期待。我非常希望这本书能够提供一些切实可行的技术和方法，帮助我提高工作效率。我希望书中能够讲解如何利用自动摘要技术来快速梳理突发新闻事件的来龙去脉，从中提取关键人物、时间、地点、事件经过以及事件的影响。例如，当发生重大灾难、政治事件或社会热点时，如何通过自动摘要技术，在第一时间生成一份包含核心信息的简报，供团队成员快速了解情况？我对于书中能够介绍一些针对新闻文本特点的摘要算法非常感兴趣。新闻文本往往具有时效性强、结构性明显等特点，不知道现有的技术能否很好地适应这些特点？同时，我也关心摘要的准确性和客观性。在新闻报道中，信息的准确性至关重要，自动生成的摘要是否能够避免偏差和误导？如果书中能够提供一些关于如何评估新闻摘要质量的标准，以及如何通过人工干预来优化摘要的建议，那将对我非常有帮助。这本书如果能为我打开一扇新的视角，帮助我更好地利用技术来革新我的工作方式，那将是极大的福音。
评分作为一名对未来科技发展趋势保持高度关注的观察者，我对《Advances in Automatic Text Summarization》这个书名所蕴含的技术革新潜力感到无比兴奋。我深知，在信息爆炸的时代，高效的信息处理能力是关键，而自动文本摘要正是实现这一目标的重要技术之一。我希望这本书能够描绘出这项技术未来的发展蓝图，以及它可能带来的颠覆性影响。例如，在智能助手领域，自动文本摘要能否让助手更智能地理解用户需求，并提供更精准的信息反馈？在内容创作领域，它又能否成为创意工作的催化剂，帮助作者快速生成不同风格的文本内容？我对于这项技术在处理多模态信息（例如，文本与图像、视频的结合）时可能产生的协同效应非常好奇，不知道未来的摘要技术是否能整合这些信息，生成更全面、更丰富的摘要？此外，我希望书中能够探讨自动文本摘要的伦理和社会影响，例如，在新闻传播中，如何避免算法偏见导致信息过滤和传播的不公平？在知识产权方面，自动生成的摘要是否会引发新的版权问题？我期待这本书能够为我们提供一个前瞻性的视角，让我们能够更好地理解这项技术的发展方向，并为应对它可能带来的挑战做好准备。这本书如果能够激发我们对未来信息社会形态的深入思考，那将是它最大的价值所在。
评分这本书的书名《Advances in Automatic Text Summarization》一下子就吸引了我。作为一名长期在信息爆炸时代中挣扎的读者，每天面对海量的信息，如何高效地获取核心内容一直是我的痛点。自动文本摘要技术，听起来就像是为我量身定做的救星。我一直对人工智能在信息处理领域的应用抱有极大的兴趣，特别是当它能够帮助我们节省宝贵的时间和精力时。想象一下，面对长篇的学术论文、新闻报道，甚至是冗长的会议纪要，只需要几秒钟，就能得到一个精炼准确的摘要，这该是多么令人兴奋的事情！我非常期待这本书能够深入浅出地讲解这项技术是如何运作的，它背后的算法原理是什么，以及目前最前沿的研究进展。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些实际的应用案例和方法，让我能够理解如何在我的日常工作或学习中应用这些技术，比如构建一个自动抓取和摘要新闻的工具，或者在阅读文献时快速筛选出与我研究方向最相关的内容。同时，我也很好奇这项技术的局限性，它在处理不同类型文本时是否存在偏差，又该如何克服这些挑战。这本书如果能解答这些疑问，那将是我近期阅读过的最富有价值的书籍之一，它有望彻底改变我获取和处理信息的方式，让我在这个信息泛滥的时代更加游刃有余。
评分作为一名对人工智能和自然语言处理领域充满热情的研究生，我一直在寻找一本能够深入剖析自动文本摘要技术前沿进展的著作。《Advances in Automatic Text Summarization》这个书名无疑正是我所期待的。我希望这本书能够超越基础的介绍，深入探讨当前研究的热点和难点。例如，在处理长文本，如书籍或复杂的文档时，摘要模型面临哪些挑战？如何保证摘要的连贯性和逻辑性，避免出现断章取义的情况？我非常好奇近年来兴起的预训练语言模型，如BERT、GPT系列等，在文本摘要任务中扮演着怎样的角色，它们是如何被改进和应用的？书中是否会详细介绍迁移学习、少样本学习等技术在文本摘要领域的应用，以应对训练数据不足的问题？我特别关注生成式摘要的最新发展，包括如何控制生成摘要的风格、语气，以及如何减少重复和不相关的生成内容。此外，对于跨语言文本摘要，即如何将一种语言的文本自动摘要成另一种语言，这本书是否会有相关的探讨？我希望能从中了解到最前沿的研究成果，并为我的毕业论文或未来研究方向提供灵感。这本书的出现，有望帮助我更好地理解这个快速发展的领域，并为我未来的学术探索打下坚实的基础。
评分作为一名对自然语言处理（NLP）领域充满好奇心的初学者，我在寻找一本能够系统性地介绍自动文本摘要技术的书籍时，被《Advances in Automatic Text Summarization》这个名字深深吸引。我深知NLP是人工智能的核心组成部分之一，而文本摘要作为NLP中的一个重要分支，其应用前景广阔。我希望这本书能够提供一个坚实的基础，从最基本的概念讲起，逐步深入到更复杂的算法和模型。我特别想了解，文本摘要究竟是如何实现的？是通过提取关键句子，还是通过生成新的句子来概括原文？不同的方法有什么优劣之处？这本书是否会详细介绍一些经典的摘要算法，比如TF-IDF、TextRank，以及近年来备受瞩目的深度学习模型，如Seq2Seq、Transformer等？我对模型的可解释性也十分感兴趣，希望能够理解为什么模型会做出特定的摘要，而不仅仅是得到一个结果。如果书中能包含一些代码示例，哪怕是伪代码，那对我这样希望动手实践的初学者来说，将是莫大的帮助。此外，我对评估文本摘要质量的标准也感到困惑，书中是否会介绍BLEU、ROUGE等评估指标，并解释它们的含义和局限性？总而言之，我渴望这本书能成为我探索自动文本摘要世界的起点，为我打开一扇通往更广阔NLP领域的大门。
评分在信息技术日新月异的今天，能够高效地从海量信息中提取有价值的内容，已经成为一项核心竞争力。我是一名科研人员，每天需要阅读大量的学术论文和研究报告，如何在短时间内把握研究的核心思想和主要发现，一直是我的一个巨大挑战。《Advances in Automatic Text Summarization》这个书名，立刻勾起了我对这项技术的强烈兴趣。我非常期待这本书能够深入探讨自动文本摘要的最新进展，特别是那些能够帮助我快速理解复杂研究论文的技术。我希望书中不仅会介绍各种摘要算法的理论基础，还会提供一些实际的应用场景分析。例如，它能否帮助我们从成百上千篇关于同一主题的论文中，快速提炼出研究的演变脉络、关键的技术突破以及尚未解决的问题？我对于书中能够揭示不同摘要方法在处理科技文献时的适用性和局限性感到尤为期待。例如，抽取式摘要是否更适合保留原文的精确性，而生成式摘要又能否在创新性地概括研究贡献方面表现出色？此外，我还关心摘要的“质量”问题，如何衡量一个摘要的好坏？它是否足够客观、全面，并且没有引入误导性的信息？这本书如果能够为我提供一套评估摘要质量的标准和方法，将对我非常有价值。我希望这本书能够提供一些前沿的见解，甚至启发我思考如何利用这些技术来辅助我的研究工作，比如自动生成论文的简介，或者在文献综述阶段提供初步的筛选依据。
评分作为一名对计算机科学和人工智能的交叉领域充满热情的学生，我对《Advances in Automatic Text Summarization》这个书名感到非常兴奋。我一直对如何让机器理解和处理人类语言感到着迷，而文本摘要无疑是这一领域中一个极具挑战性和实用价值的方向。我非常期待这本书能够深入探讨文本摘要的技术细节，不仅仅停留在表面介绍。我希望它能够详细解析各种摘要模型的内部机制，例如，在抽取式摘要中，关键词提取、句子评分、图排序等技术是如何协同工作的？在生成式摘要中，Seq2Seq模型、注意力机制、以及Transformer等架构是如何被用来生成连贯且信息丰富的摘要的？我特别关注那些能够提升摘要质量的最新研究成果，比如如何利用领域知识来改进摘要的准确性，或者如何通过强化学习来优化摘要的生成策略。书中是否会包含一些关于如何构建和训练大规模文本摘要模型的实践经验？例如，数据预处理、模型选择、超参数调优等方面的建议。我希望能从中了解到，如何评估一个文本摘要系统的性能，并了解当前研究中存在哪些尚未解决的挑战，例如，如何处理歧义性、如何保持摘要的多样性、以及如何应对低资源语言的摘要问题。这本书如果能为我提供一个扎实的理论基础和对前沿研究的深入理解，无疑将对我的学术生涯产生深远的影响。
评分我对人工智能的强大应用潜力一直充满浓厚兴趣，尤其是那些能够直接解决现实生活中痛点的技术。《Advances in Automatic Text Summarization》这个名字，恰恰点出了一个我非常关注的领域。想象一下，在学术会议、线上课程、甚至是日常工作汇报中，如果能够有一个工具，自动地将冗长的发言或文档提炼成核心要点，这将极大地节省我们的时间和精力。我希望这本书能够深入浅出地解释自动文本摘要的原理，让我不仅仅是停留在“知道有这项技术”，而是能够“理解这项技术”。我渴望了解，这项技术是如何辨别出文本中的“重要”信息？它是否会考虑到信息的上下文，以及不同信息之间的关联性？我对于那些能够生成“连贯”、“逻辑性强”摘要的技术尤为关注。很多时候，简单的句子抽取可能导致摘要支离破碎，我希望能了解生成式摘要是如何克服这一难题的。这本书是否会涵盖最新的深度学习模型在文本摘要领域的应用？比如，Transformer架构是如何被用来捕捉长距离依赖，从而生成更具概括性的摘要的？我希望书中能有一些案例分析，展示自动文本摘要在不同场景下的应用，例如，如何用于生成会议纪要、产品评论摘要，甚至是社交媒体内容的概括。如果这本书能够让我对这项技术有一个全面的认知，并激发我思考如何将它应用到我感兴趣的领域，那将是一次非常有价值的阅读体验。
评分作为一名长期沉浸在数字内容创作领域的博主和写作者，我对如何高效地生产高质量的内容，以及如何帮助我的读者快速获取信息，有着持续的追求。《Advances in Automatic Text Summarization》这个书名，瞬间就抓住了我的眼球。我非常希望这本书能够提供一些关于如何利用自动摘要技术来优化我的创作流程和内容传播的思路。例如，我是否可以利用这项技术来快速地概括我阅读过的文章，从中提取灵感和关键论据，从而加速我的内容创作过程？或者，我是否可以为我的长篇博客文章或教程，自动生成一个精炼的摘要，放在文章开头，方便读者快速了解文章主旨？我特别想了解，不同的摘要算法在处理不同类型的文本时，效果会有何差异？例如，在处理一些观点鲜明的评论性文章时，摘要算法能否准确地抓住作者的核心论点？而在处理一些描述性的内容时，它又能否有效地提炼出关键的细节？我对于那些能够生成“有吸引力”、“引人入胜”摘要的技术非常感兴趣，因为一个好的摘要本身也是吸引读者继续阅读的关键。书中是否会介绍一些关于如何调整摘要的风格和语气，使其更符合特定受众群体的需求？此外，我还关心摘要的“原创性”问题。我希望生成的摘要能够避免直接复制原文的句子，而是能够用更简洁、更概括的语言来表达原意。这本书如果能为我提供实用的工具和方法，帮助我提升内容创作的效率和质量，那将是我的一次重大收获。
评分我对信息技术在教育领域的应用抱有极大的期望，尤其是那些能够减轻学生学习负担、提升学习效率的工具。《Advances in Automatic Text Summarization》这个书名，让我看到了它在教育领域巨大的潜力。我希望这本书能够探讨，自动文本摘要技术如何应用于辅助学生学习。例如，是否可以利用这项技术来为学生提供教材、学术论文、甚至历史文献的精炼摘要，帮助他们快速掌握核心知识点，节省大量阅读时间？我非常好奇，这项技术在处理不同学科的文本时，效果会有何不同？例如，在科学领域的文献中，摘要是否能准确地捕捉实验方法和研究结果？而在人文社科领域，它又能否有效地概括理论观点和论证过程？我对于如何保证摘要的“准确性”和“完整性”非常关注，因为在学习过程中，错误或遗漏的信息可能会对学生产生误导。书中是否会提供一些关于如何验证摘要内容的准确性，以及如何鼓励学生在阅读摘要的同时，也能深入理解原文的方法？此外，我还希望了解，自动文本摘要技术是否可以被整合到在线学习平台中，为学生提供个性化的学习支持，例如，根据学生的学习进度和理解程度，动态生成不同详略程度的摘要。这本书如果能为教育工作者提供切实可行的指导，帮助我们更好地利用这项技术来优化教学内容和学习体验，那将是一次非常有价值的探索。
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