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我们介绍了 AMEX AI-LABS 在以财务叙述摘要 (FNS) 为重点的提取摘要基准任务上开展的工作。此任务侧重于总结年度财务报告，与典型的新闻文档摘要任务相比，这带来两个主要挑战：i) 与典型的新闻文档相比，年度报告更长（平均长度约 80 页）；ii) 年度报告结构更松散，例如包含表格、图表、文本数据和图像，这使得有效总结具有挑战性。为了解决这个总结任务，我们研究了一系列基于无监督、监督和集成的技术。我们发现，与仅使用无监督和监督技术相比，基于集成的技术表现相对较好。根据 Rouge-L 评估指标，我们的集成模型在提交给基准任务的 31 个系统中获得了 9 个最高排名。
AMEX AI-Labs：金融文件摘录摘要调查研究
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