Abstract 跨语言摘要（CLS）是为不同语言的源文件生成特定语言摘要的任务。现有方法通常将此任务分为两个步骤：摘要和翻译，导致错误传播的问题。为了解决这个问题，我们首次提出了一种端到端的CLS框架，我们称之为神经跨语言摘要（NCLS）。此外，我们建议通过将两个相关任务，即单语摘要和机器翻译，纳入多任务学习的CLS培训过程中，进一步改进NCLS。由于缺乏监督CLS数据，我们提出了一种往返翻译