处理多文档摘要生成任务可以使用以下方法：

  1.文本预处理：首先对每个文档进行预处理，包括分词、去除停用词、词形还原等，以便进行后续的处理。

  2.文章聚类：将相关主题的文档聚类在一起。可以使用基于文档相似度的聚类算法，如k-means聚类算法。通过将文档聚类在一起，可以减少要处理的文档数量，并提高多文档摘要生成的效率。

  3.提取关键信息：对于每个文档，可以使用关键词抽取算法，如TF-IDF算法或基于深度学习的关键词抽取算法，提取出关键信息。这些关键信息可以用作生成摘要的基础。

  4.摘要生成：有多种方法可以生成摘要。一种常用的方法是基于提取式摘要生成，即从提取的关键信息中选择最相关的内容组合成摘要。可以使用TF-IDF算法或文档相似度算法来评估每个句子的重要性，并选择最重要的句子组成摘要。

  另一种方法是基于生成式摘要生成，即使用生成模型生成摘要。这种方法可以使用序列到序列（seq2seq）模型或预训练的语言模型，如BERT或GPT来实现。

  5.摘要评估：对于生成的摘要，可以使用自动评估指标，如ROUGE或BLEU，与参考摘要进行比较，评估其质量。

  需要注意的是，多文档摘要生成是一个复杂的任务，其中涉及到文本处理、聚类、信息提取、摘要生成等多个步骤。各个步骤的选择和效果会对最终生成的摘要质量产生影响。因此，在处理多文档摘要生成任务时，需要仔细选择和优化每个步骤的方法和参数，以获得更好的结果。