1958年，當(dāng)IBM的計算機科學(xué)家H.P.Luhn發(fā)表論文《The automatic creation of literature abstracts》的時候，一定不會想到，60年后的文本信息大爆炸和層出不窮的NLP/機器學(xué)習(xí)技術(shù)會讓文本摘要成為一個日新月異的領(lǐng)域。

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經(jīng)過了幾十年的發(fā)展，文本摘要領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了很多經(jīng)典的數(shù)據(jù)集。此外，Byte Cup 2018 國際機器學(xué)習(xí)競賽正在火熱進行中（點擊文末左下角“閱讀原文”參賽），本次競賽的主題也是文本摘要。

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本次論文復(fù)現(xiàn)活動，我們挑選了15篇文本摘要領(lǐng)域的代表性論文，并會根據(jù)報名者的背景提供2-3個備選。如果您想從事這個領(lǐng)域，或者只是想?yún)⒓覤yte Cup 但卻不知道如何入手，快來報名參加我們的論文復(fù)現(xiàn)大賽吧！

獎勵

我們優(yōu)秀的論文復(fù)現(xiàn)的同學(xué)準(zhǔn)備了現(xiàn)金獎金、技術(shù)圖書、字節(jié)跳動的小禮品等眾多獎勵，當(dāng)然最大的獎勵還是實實在在的能力提升！

要求

有興趣的同學(xué)請點擊原文填寫報名表，我們將進行簡單挑選后確認參與人選。因為不同論文難度差異很大，其實只要有編程基礎(chǔ)即可參加。畢竟，興趣和對投入時間的承諾是最重要的。

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本次活動主要時間為10月下旬至11月底。為了保證順利地完成任務(wù)，我們希望這段時間里，你沒有過多的科研、學(xué)業(yè)、實習(xí)任務(wù)，也沒有在參與數(shù)據(jù)比賽（Byte Cup 2018除外）。論文復(fù)現(xiàn)將利用類似Jupyter Notebook的線上工具進行。參與的同學(xué)需要詳細地介紹論文并編寫代碼復(fù)現(xiàn)。

組織者

中國計算機學(xué)會中文信息中文信息技術(shù)專業(yè)委員會

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中文信息技術(shù)專業(yè)委員會（以下簡稱專委會）的宗旨是：團結(jié)、聯(lián)合、組織中文信息技術(shù)相關(guān)領(lǐng)域的各界專業(yè)人士，開展學(xué)術(shù)/技術(shù)交流、發(fā)展戰(zhàn)略研究、專業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定、專業(yè)技術(shù)評測、專業(yè)培訓(xùn)等相關(guān)活動，提高中文信息技術(shù)領(lǐng)域的科研、教學(xué)、應(yīng)用水平，促進研究成果的應(yīng)用和向產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化，提升在國家科技活動和國際學(xué)術(shù)方面的影響力。專委會堅持學(xué)術(shù)民主和組織上的開放，根據(jù)學(xué)科發(fā)展和技術(shù)應(yīng)用的需求開展活動。

字節(jié)跳動

字節(jié)跳動于2012年成立，旗下有大量產(chǎn)品可以讓用戶閱讀、消費和創(chuàng)作內(nèi)容，包括大家熟悉的今日頭條（基于人工智能的移動內(nèi)容平臺）和抖音（短視頻社交應(yīng)用），以及很多海外茶品，如TopBuzz和抖音海外版。此外，字節(jié)跳動還在2016年成立了AI實驗室，實驗室覆蓋了很多不同的領(lǐng)域，包括機器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺、語音識別、數(shù)據(jù)挖掘、人機交互等，而自然語言處理領(lǐng)域又有機器寫作、機器翻譯、NLP基礎(chǔ)、問答、對話以及推薦/搜索等方向。

代表論文

? The Automatic Creation of Literature Abstracts，IBM Journal 1958

??New Methods in Automatic Extracting，ACM Journal 1969

??TextRank：Bringing order into texts，Association for Computational Linguistics 2004

??Generic Text Summarization Using Relevance Measure and Latent Semantic Analysis，SIGIR 2001

??LexRank：Graph-based Lexical Centrality as Salience in Text Summarization，JAIR 2004??

??Neural Summarization by Extracting Sentences and Words，ACL 2016

??A Neural Attention Model for Abstractive Sentence Summarization，EMNLP 2015

??Abstractive Sentence Summarization with Attentive Recurrent Neural Networks，NAACL 2016

??A Deep Reinforced Model for Abstractive Summarization，ICLR 2018

??Neural Headline Generation with Minimum Risk Training，2016

??Incorporating Copying Mechanism in Sequence-to-Sequence Learning，ACL 2016

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