MASF框架：多模型自适应选择提升摘要质量
原标题：MASF: A Multi-Model Adaptive Selection Framework for Abstractive Text summarization
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针对单一模型在摘要生成中质量不稳定的问题，研究提出多模型自适应摘要框架（MASF）。该框架整合多个微调后的Transformer模型，利用自动评估指标筛选最优摘要。实验显示，该方法在CNN/DailyMail数据集上取得88.63%的BERTScore，优于GPT-3等主流大模型。
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