BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-20T00:00:00Z

Can One Size Fit All?: Measuring Failure in Multi-Document Summarization

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内容提要

本研究分析了多文档摘要模型在跨领域应用中的失败问题，评估了不同训练方法的模型表现，揭示了域转移失败的原因，并质疑了流行摘要指标的适用性。结果表明，模型在处理与训练领域不同的文档时，真实性、目标偏差和摘要质量显著下降。

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标签

域转移 多文档摘要 摘要质量 模型表现 跨领域应用