处理长文本的摘要生成是文本摘要生成中的一项挑战性任务。下面是一些常见的处理方法和技巧：

  1. 抽取式摘要生成：抽取式摘要生成是一种基于文本中现有句子和段落的方法。它通过选择文本中最相关和重要的句子来生成摘要。常用的技术包括关键词提取、句子重要性计算和句子排序等。

  2. 基于统计的方法：基于统计的方法使用统计模型来生成摘要。这些方法通常基于句子的频率和位置来确定句子的重要性，并选择具有最高得分的句子作为摘要的一部分。例如，基于TF-IDF（词频-逆文档频率）的方法可以确定关键词和重要句子。

  3. 基于机器学习的方法：机器学习方法可以通过训练模型来自动学习生成摘要的规则和模式。常见的机器学习方法包括基于统计的语言模型（如n-gram模型）和基于神经网络的模型（如循环神经网络和Transformer）。

  4. 集成多种方法：可以尝试将多种方法进行集成，以获得更好的摘要生成效果。例如，可以将抽取式和生成式方法结合起来，先通过抽取式方法生成一部分摘要，然后使用生成式方法进行补充。

  5. 预处理和后处理：在进行摘要生成之前，可以对文本进行预处理，如去除停用词、进行句子分割和词性标注等。在生成摘要之后，还可以进行一些后处理，如去除冗余信息和调整句子顺序等，以提高摘要的质量和可读性。

  需要指出的是，长文本的摘要生成是一个复杂的任务，没有一种方法能够适用于所有情况。选择适当的方法需要考虑到文本的特点、摘要要求和实际应用场景等因素。同时，还可以通过优化模型和参数选择等方式进一步改进摘要生成的效果。