科技文献的爆炸式增长使得自动摘要成为减轻科研人员负担的一项关键技术，而论文引用能从多个角度去帮助理解论文的方法、应用、贡献和局限性。因此，本申请的目标是探究引用的真正动机和生成式摘要技术。在此基础上定义了不同于过去的引用摘要任务，不限于论文本身内容，而进一步依据引用的各个维度对论文的影响进行总结。研究内容主要包括：(1)研究面向科技文献的信息抽取技术，克服了传统信息抽取技术高度依赖人工的局限性，对特定领域的实体、事件、关系等进行自动提取；（2）提出一套科技文献的篇章标注规范，引入依存结构对论文段落进行篇章表示，并结合深度学习方法探索有效的篇章分析算法；(3）围绕引用摘要任务进行引用的多维度分析，其中包括引用重要性、引用内容、引用倾向性等方面；（4）研究基于模板的引用摘要生成框架，研究以概念为骨架的模板生成技术、基于篇章分析的文本连贯性计算模型、基于模板和引用维度分析的引用摘要生成技术。
