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本文引入了参考抽象度（RA）、摘要抽象度（SA）和抽象比率（AR）等度量指标，通过使用文档长度的调和均值与三次非重叠因子来量化文本摘要中的抽象性。在XSUM数据集上对四种模型进行的经验评估表明，这些度量能够有效区分抽取式摘要和生成式摘要，并能识别潜在的幻觉问题。
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。
本文提出一种KAN增强的BiGRU架构，用于对孟加拉国的多语言法律文档进行分类和摘要生成，取得了适中的准确率和ROUGE分数，并证明KAN模块相比基线BiGRU提升了分类准确率。
本文提出了一种针对专业领域LLM文本摘要的参数高效词表适配方法，通过扩充预训练分词器中的领域专用词元并选择性替换训练不足的词元，将训练时间减少35-55%，参数数量减少高达37%。