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摘要： 事實一致性的提升已成為生成式摘要領域的一個研究熱點，目前的主流方法可分為后編輯和模型機制優(yōu)化兩類. 現(xiàn)有的方法雖然有效地提升了事實一致性，但基本上犧牲了文本質(zhì)量，降低了可讀性. 針對這個問題，提出了一種結合強化學習與基于排序的對比學習的生成式摘要模型SumRCL. 一方面，本文利用基于候選摘（剩余12006字）
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生成式摘要的事實一致性與文本質(zhì)量的平衡性研究
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