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可控多文档摘要：基于大型语言模型奖励的覆盖和连贯直观策略
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种用于多文档摘要的通用方法，利用大型语言模型提炼文本。该方案采用了新颖的策略，并由大型语言模型适当奖励。该方法在 ROUGE 指标评估中表现有竞争力，并在人工评估中胜过潜在的基准。
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关键要点
- 本文介绍了一种用于多文档摘要的通用方法，利用大型语言模型提炼文本。
- 该方案采用了新颖的覆盖和连贯性直观策略。
- 训练了一个可控的内容提取方案，用于提取需要由大型语言模型提炼的文本。
- 该方法在 ROUGE 指标评估中表现有竞争力。
- 在人工评估中，该方法在连贯性方面胜过潜在的基准。
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