也许这太宽泛了，但我正在寻找有关如何在文本摘要任务中使用深度学习的参考资料。
我已经使用标准的词频方法和句子排名实现了文本摘要，但我想探索使用深度学习技术来完成这项任务的可能性。我还通过使用卷积神经网络 (CNN) 进行情绪分析在wildml.com上给出了一些实现；我想知道如何使用 TensorFlow 或 Theano 等库进行文本摘要和关键字提取。自从我开始尝试使用神经网络已经过去了大约一周，我很高兴看到这些库的性能与我以前解决此问题的方法相比如何。
我特别在寻找一些与使用这些框架进行文本摘要相关的有趣论文和 github 项目。谁能给我一些参考资料？
Google 研究博客在TensorFlow的上下文中应该会有所帮助。
在上面的文章中，引用了Annotated English Gigaword 数据集，该数据集通常用于文本摘要。
Sutskever 等人在 2014 年发表的题为“使用神经网络进行序列到序列学习”的论文可能是您旅程的一个有意义的开始，因为事实证明，对于较短的文本，可以通过深度学习技术端到端地学习摘要。
最后，这是一个很棒的 Github 存储库，演示了使用 TensorFlow 时的文本摘要。
这是一个开放的研究领域，它当然取决于您解决问题的方式。如果您谈论的是多文档摘要，那么问题与您谈论的单文档摘要略有不同。
u/Society Of Data Scientists提供的链接很棒，它对于跨单个文档的抽象摘要任务很有用。还有一些关于提取摘要的工作，它确定要提取的重要句子。
拉什等。al 有一篇关于 Attention 的抽象摘要的好论文，它基于深度学习。
对于提取摘要，您可以使用 LSTM 来构建分类器并使用标准 TensorFlow/Torch 库，但目前似乎没有任何关于将深度学习用于这种方法的出版物。
以下是一些额外的 GitHub 存储库：
如果您正在寻找关键词，听起来这更像是一种提取性的总结。以下是一些可能有实现的论文：
此外，SpaCy（非附属）有一个关于文本提取任务的一般架构的好博客。