<div style="line-height:1.7;color:#000000;font-size:14px;font-family:Arial"><div style="margin:0;">Hi Adapters,</div><div style="margin:0;">    Most studies on abstractive summarization report ROUGE scores between system and reference summaries. However, we have a concern about the truthfulness of generated summaries:</div><div style="margin:0;">whether all facts of a generated summary are mentioned in the source text. My talk today will introduce a paper that analyses the task and dataset on two popular headline generation datasets and explores ways to improve the truthfulness of them. </div><div style="margin:0;"><br></div><div style="margin:0;"><br></div><div style="margin:0;"><div style="font-family: Helvetica, "Microsoft Yahei", verdana;"><p class="MsoNormal" style="font-family: "lucida Grande", Verdana; line-height: 23.8px;">Time: Wed 4:00pm</p><p class="MsoNormal" style="font-family: "lucida Grande", Verdana; line-height: 23.8px;">Venue: SEIEE 3-414</p></div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana;">Best,</div><div style="background-color: rgba(0, 0, 0, 0);">Apple</div></div></div><br><br><span title="neteasefooter"><p><br/> </p></span>