本文研究了自动文摘评估指标的可靠性，并提出了改进现有评估体系的建议。研究表明需要收集更多高质量的人类判断，并改进自动评估指标。

本文探讨了神经网络在以查询为中心的自动文摘中的应用，并提出了两种模型扩展。这些方法在QMSum数据集上取得了最先进的性能，并通过人类评估实现了更全面和基于事实的自动文摘。

本文研究了自动文摘评估指标的可靠性，提出了改进现有评估体系的方法，包括评估指标使用的方法与实际评估系统的方式不一致，以及通过计算小得分差距的系统之间的相关性来计算相关性。研究结果表明，收集更多高质量的人类判断和改进自动评估指标是必要的。

本文研究了自动文摘评估指标的可靠性，并提出了改进评估体系的建议。需要收集更多高质量的人类判断和改进自动评估指标。