abstractive-summarization

本文将对基于最优传输的幻觉检测扩展到NMT和抽象式摘要中的所有解码器层，发现检测主要集中在早期层，并且由于忠实性失败无法通过注意力集中检测到，几何信号在摘要任务中迁移效果不佳。

提出MASF，一种多模型自适应选择框架，集成多个微调后的Transformer摘要模型并选取最高质量摘要，在CNN/DailyMail上达到88.63%的BERTScore，优于多个大型语言模型。