<div style="line-height:1.7;color:#000000;font-size:14px;font-family:Arial"><div style="line-height:1.7;color:#000000;font-size:14px;font-family:Arial"><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana;"><font editorwarp__="1" style="line-height: 27.2px; display: inline; font-size: 16px; background-color: rgba(0, 0, 0, 0);">Hi Adapters,</font></div><div><p class="MsoNormal" style="font-family: "lucida Grande", Verdana; line-height: 23.8px;"><span lang="EN-US"><font face="lucida Grande, Verdana, Microsoft YaHei" style="line-height: 23.8px;"><span style="font-size: 12pt;">IĄŻll give a talk about the rest part of contrastive learning on abstractive summarization</span></font></span><font face="lucida Grande, Verdana, Microsoft YaHei" style="line-height: 23.8px;"><span style="font-size: 12pt;">. </span></font></p><p class="MsoNormal" style="font-family: "lucida Grande", Verdana; line-height: 23.8px;"><font face="lucida Grande, Verdana, Microsoft YaHei" style="line-height: 23.8px;"><span style="font-size: 12pt;">I will first remind you of what I have introduced last time. After that, three papers using contrastive learning to improve generated summaries on abstractive text summarization are discussed. They are:</span></font></p><p class="MsoNormal" style="font-family: "lucida Grande", Verdana; line-height: 23.8px;"><font face="lucida Grande, Verdana, Microsoft YaHei" style="line-height: 23.8px;"><span style="font-size: 12pt;">* Enhanced Seq2Seq Autoencoder via Contrastive Learning for Abstractive Text Summarization (2021)</span></font></p><p class="MsoNormal" style="font-family: "lucida Grande", Verdana; line-height: 23.8px;"><font face="lucida Grande, Verdana, Microsoft YaHei" style="line-height: 23.8px;"><span style="font-size: 12pt;">* Sequence Level Contrastive Learning for Text Summarization (2021)</span></font></p><p class="MsoNormal" style="font-family: "lucida Grande", Verdana; line-height: 23.8px;"><font face="lucida Grande, Verdana, Microsoft YaHei" style="line-height: 23.8px;"><span style="font-size: 12pt;">* Topic-Aware Contrastive Learning for Abstractive Dialogue Summarization (2021 EMNLP-findings) </span></font></p><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px;"><font face="lucida Grande, Verdana, Microsoft YaHei"><span style="font-size: 16px;">Finally, how can we utilize contrastive learning in our tasks are concluded, together with some possible directions.</span></font></p><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px;"><font face="lucida Grande, Verdana, Microsoft YaHei"><span style="font-size: 16px;">Hope you enjoy this talk!</span></font></p><p class="MsoNormal" style="line-height: 23.8px;"><font face="lucida Grande, Verdana, Microsoft YaHei"><span style="font-size: 16px;"><br></span></font></p><p class="MsoNormal" style="font-family: "lucida Grande", Verdana; line-height: 23.8px;"><span lang="EN-US" style="font-size: 12pt;">Time: Wed 4:00pm</span></p><p class="MsoNormal" style="font-family: "lucida Grande", Verdana; line-height: 23.8px;"><span style="font-size: 12pt;">Venue: Sorry, I don't know.</span></p></div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana;"><font editorwarp__="1" style="line-height: 27.2px; display: inline; font-size: 16px; background-color: rgba(0, 0, 0, 0);">Best,</font></div><div style="font-family: "lucida Grande", Verdana;"><font editorwarp__="1" style="line-height: 27.2px; display: inline; font-size: 16px; background-color: rgba(0, 0, 0, 0);">Angel</font></div></div></div><br><br><span title="neteasefooter"><p> </p></span>