在解决摘要生成中的信息重复和冗余问题方面，有以下几个方法：

  1. 数据预处理：在生成摘要前，对输入文本进行预处理，例如去除重复的句子或段落，合并相似的句子或段落，以减少冗余信息的出现。

  2. 句子或短语抽取：使用句子或短语抽取的方法来生成摘要，而不是通过生成新的句子。这种方法可以减少信息的重复和冗余，因为只选择重要的句子或短语作为摘要的组成部分。

  3. 利用语言模型：通过构建语言模型，可以对生成的摘要进行评估和调整，以降低信息重复和冗余的程度。例如，可以使用马尔可夫链模型来预测下一个句子的概率，从而减少重复信息的出现。

  4. 注意力机制：注意力机制可以帮助模型在生成摘要时更好地关注输入文本中的重要内容，从而减少信息的重复和冗余。通过引入注意力权重，模型可以根据输入文本的重要性决定每个词的生成概率，避免重复生成相同的内容。

  5. 评估和调优：对生成的摘要进行评估和调优是减少信息重复和冗余的另一种方法。可以使用自动评估指标（如ROUGE）来量化摘要的质量，并根据评估结果进行模型的优化和调整。

  总之，在解决信息重复和冗余问题时，需要结合预处理、抽取、语言模型、注意力机制和评估调优等方法，以提高生成摘要的质量和准确性。同时，需要使用合适的评估指标来评价生成摘要的效果，以确保生成的摘要不仅包含关键信息，而且具有准确性和可读性。