语句生成研究的综合尝试
A Comprehensive Attempt to Research Statement Generation
摘要：
对于研究人员来说，写一份好的研究报告是至关重要的，但需要花费大量的时间和精力。为了帮助研究人员，在本文中，我们提出了研究报告生成（RSG）的任务，旨在总结一个人的研究成果，并帮助准备一个正式的研究报告。针对这一课题，我们进行了包括语料库建设、方法设计、性能评估等多方面的尝试。首先，我们构建了一个RSG数据集，其中包含62个研究声明和相应的1，203篇出版物。由于我们的资源的限制，我们提出了一个实用的RSG方法，确定一个研究人员的研究方向的主题建模和聚类技术和提取突出的句子神经文本摘要。最后，实验表明，我们的方法优于所有的基线具有更好的内容覆盖率和一致性。
英文摘要：
For a researcher, writing a good research statement is crucial but costs a lot of time and effort. To help researchers, in this paper, we propose the research statement generation (RSG) task which aims to summarize one's research achievements and help prepare a formal research statement. For this task, we conduct a comprehensive attempt including corpus construction, method design, and performance evaluation. First, we construct an RSG dataset with 62 research statements and the corresponding 1,203 publications. Due to the limitation of our resources, we propose a practical RSG method which identifies a researcher's research directions by topic modeling and clustering techniques and extracts salient sentences by a neural text summarizer. Finally, experiments show that our method outperforms all the baselines with better content coverage and coherence.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
