在当前的信息时代，文本摘要技术的重要性日益凸显。随着机器学习和人工智能领域的飞速发展，对长文本内容进行高效准确的摘要处理已经成为学术研究和工业应用中的一个重要课题。而中文长文本摘要数据集，作为支持相关研究的基石，扮演着至关重要的角色。 本数据集名为“中文长文本摘要数据集 - 社科论文-摘要数据集-CASSum.zip”，旨在为研究者和开发者提供一个专门针对中文社科论文的长文本摘要资源库。数据集的构建基于深入的领域知识，以及对中文自然语言处理的深刻理解，确保其能够满足中文社科领域特定需求的研究与开发工作。 数据集中的内容包含了大量精选的中文社科论文全文及其对应的高质量摘要。这些论文通常涵盖广泛的社会科学领域，如经济学、社会学、政治学、法学、心理学等，因此该数据集不仅能够辅助研究者进行摘要生成模型的训练和测试，还能够为社会科学领域的研究者提供宝贵的参考资料。 数据集的构建工作涉及到大量的原始文本收集、清洗、预处理以及标注等步骤。研究者需要从各类学术数据库和期刊中搜集相关的中文社科论文。然后，通过编写高效的文本处理脚本，对搜集到的文本进行去重、去噪、分词、句法分析等预处理操作，确保文本的质量和可用性。此外，为保证摘要的质量，还需进行人工审核和校对，这一环节对于数据集的最终质量和可用性至关重要。 除了文本本身的处理，数据集的构建还涉及到对摘要的生成和标注。在自动化摘要生成方面，研究者可能会采用机器学习和深度学习技术，如序列到序列（Seq2Seq）模型、注意力机制、Transformer架构等，训练出能够准确概括文本主旨的模型。在模型训练完成后，还需要通过专业的人工标注来评估摘要的质量，这通常涉及到对摘要的准确度、简洁性、相关性和流畅度等方面的评估。 该数据集的应用场景非常广泛，不仅适用于文本摘要模型的训练和评估，还能够支持相关领域的自然语言处理技术研究，如文本分类、信息检索、问答系统等。此外，随着数据科学教育的普及，该数据集还可作为教育和教学的实践材料，帮助学生和教师更好地理解和掌握文本摘要等相关知识。 中文长文本摘要数据集 - 社科论文-摘要数据集-CASSum.zip为研究者和开发者提供了一个强大的工具，以应对中文社科领域文本处理的挑战，推动相关技术的进步和发展。

DeepMind Q&A Dataset: CNN/Daily Mail Stories 文本摘要数据集 百度云 https://cs.nyu.edu/~kcho/DMQA/

解压后即，cnn_stories.tgz 和 dailymail_stories.tgz，它们是做文本摘要需要的数据集，来源于https://cs.nyu.edu/~kcho/DMQA/。

由哈工大某实验室整理得到的文本摘要数据集

文本摘要数据集 CNN与Daily News 未经过处理的原始数据集。

文件有训练测试以及验证，格式为.bin，FINISHED FIES

文档中包含网盘的地址，数据共319M NLP方向文本摘要，文本分类，等方向可采纳！ The LCSTS dataset includes two parts: /DATA: 1. PART I: is the main contents of LCSTS that contains 2,400,591 (short text, summary) pairs. It can be used to train supervised learning models for summary generation. 2. PART II: contains 10,666 human labled (short text, summary) pairs which can be used to train classifier to filter the noises of the PART I. 3. PART III: contains 1,106 (short text, summary) pairs, this part is labled by 3 persons with the same labels. These pairs with score 3,4 and 5 can be used as test set for evaluating summary generation systems. /Result: 1.sumary.generated.char.context.txt: contains the summary generated by using RNN+context on the character based input. 2.sumary.generated.char.nocontext.txt: contains the summary generated by using RNN+nocontext on the character based input. 3.sumary.generated.word.context.txt: contains the summary generated by using RNN+context on the word based input. 4.sumary.generated.word.nocontext.txt: contains the summary generated by using RNN+nocontext on the word based input. 5.weibo.txt: contains the weibo of the test set. 6.sumary.human: contains the sumaries corresponding to 'weibo.txt' written by human. This part is the test set of the paper. 7. rouge.char_context.txt: the rouge metric on sumary.generated.char.context 8. rouge.char_nocontext.txt:the rouge metric on sumary.generated.char.nocontext 9. rouge.word_context.txt: the rouge metric on sumary.generated.word.context 10. rouge.word_nocontext.txt:the rouge metric on sumary.generated.word.nocontext