本篇论文提出了一种基于强化学习的抽象模型，用于无人工摘要的句子摘要，同时还开发了一种多摘要机制来提高摘要质量。实验结果表明，该模型明显优于抽象和提取式模型，经常生成未包含在原始文本中的新单词。

Dec, 2022

提出了一种新的基于强化学习的文档摘要算法 ——RELIS，它采用学习排序算法训练奖励函数，并在测试时使用该奖励函数来训练输入特定的强化学习策略，相比当下最先进的模型能够将训练时间缩短两个数量级并保持同样的性能，适用于多文档摘要。

Jul, 2019

提出了一种用于单文档大意提取的全新算法，能够通过强化学习目标全局优化 ROUGE 评估指标，并在 CNN 和 DailyMail 数据集上进行了实验，展示它在人工和自动评估中均优于现有抽取和生成式提取系统的神经大意提取模型。

Feb, 2018

本文介绍一个基于文本蕴涵模型和强化学习的方法，用于优化提取式摘要的准确性和一致性，并在自动度量和人类评估上显示出较好的性能。

May, 2023

本文提出了一种基于图谱和强化学习的模型 GoSum 来对包含多个篇章的科研文章进行摘要生成，该模型在两个公开数据集上取得了最优结果，验证了结果的鲁棒性。

Nov, 2022

本文提出了一种基于强化学习的抽象式问题摘要框架，该框架通过 downstream 任务中的问题类型识别和问题重点识别得到两个新颖的奖励来规范问题生成模型，从而确保问题摘要的语义有效并鼓励包含关键的医疗实体 / 重点。作者在两个基准数据集上对其所提出的方法进行了评估，并取得了比现有模型更高的性能。手动评估总结结果表明生成的问题更具多样性且不具备基线总结的不准确性。

Jul, 2021

提出了一种利用无监督双代理强化学习来优化摘要语义覆盖和流畅度的高效且可解释的压缩摘要方法，该模型由提取器代理和压缩器代理组成，并且两个代理都具有多头注意力指针结构。实验结果表明，该模型在广泛使用的三个数据集上均取得了有希望的表现。

Jun, 2023

通过使用离线总结和运行时检索，我们提出了一种新颖的基于总结的方法，扩展了基于检索的个性化，以实现更好的实时系统性能，并在实际约束下取得了更好的个性化性能。

Oct, 2023

本文提出一种应用基于策略梯度算法的深度强化学习系统的证明性方法，以解决文本摘要中标签不匹配问题，使用无折扣奖励学习具有简单神经网络和简单特征的策略，验证结果表明在全局策略下具有鼓舞人心的表现。

Nov, 2017

该研究提出了一种基于用户偏好进行交互式自动摘要的方法，通过利用主动学习、偏好学习和强化学习等技术，提高了方法的样本复杂性，并在模拟和真实用户实验中得到了显著的结果提升。

Aug, 2018