تقدم هذه الورقة نهجا فعالا معززا في الرسم البياني لتلخيص متعدد الوثائق (MDS) مع نموذج محول ترميز فك التشفير. يعتمد هذا النموذج على التطورات الحديثة في التدريب المسبق على كل من التشفير والكشف عن البيانات النصية الكبيرة للغاية (لويس وآخرون، 2019)، ويتضمن آلية ترميز فعالة (Beltagy et al.، 2020) التي تتجنب نمو الذاكرة التربيعية نموذجي للمحولات التقليدية. نظهر أن هذا المجموعة القوية ليس فقط المقاييس لوثائق المدخلات الكبيرة التي تم العثور عليها عادة عند تلخيص مجموعات إخبارية؛ كما تمكننا من معالجة مدخلات إضافية في شكل تمثيلات رسم بياني إضافي، والتي نستمدها من مجموعات متعددة الوثائق. نقدم آلية لإدراج معلومات الرسم البياني هذه في نموذج ترميز التشفير الذي تم تدريبه مسبقا على النص فقط. يؤدي نهجنا إلى تحسينات كبيرة في مجموعة بيانات الأخبار المتعددة، بشكل عام يؤدي إلى تحسن نقاط Rouge في المتوسط 1.8 على العمل السابق (لي وآخرون، 2020). نعرض أيضا تحسينات في إعداد نقل فقط على DUC-2004 DataSet. يؤدي ترميزات الرسم البياني إلى ملخصات أكثر إفراط. يوضح التقييم البشري أنهم أكثر إفادة أكثر إفادة ومستمرة في الواقع مع وثائق المدخلات.