Insight & target problem

对常见的错误类型进行分析，人工标注和一些分析总结

Solution

首先是把常见的错误分为了两个大类，然后两个大类的下面还有具体的类别

然后对常见的几个摘要模型的结果进行了人工标注

Highlight

有一些结论

1. 首先是需要一个比较好的指标，因为上面的实验表明了，在摘要比较短，或者是extractive的时候，这样的模型是会更加的受益的
2. 第二个是说两个Metric之间是相关的，一个变大另外一个也会变大
3. 预训练模型的错误可以比较少（老是看到这个结论了）
4. 
   

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