BS模型（Bert Summarizer）是一种基于深度学习的文本摘要模型，它能够自动从文章中提取关键信息并生成概括性的摘要。我们不应该仅仅局限于BS模型，还有其他方法和技术可以完成相同的任务。

我们可以利用传统的机器学习算法来进行文本摘要。传统方法通常基于统计和规则，如TF-IDF、词频统计和句子位置等。这些方法虽然不能达到BS模型的准确性和全面性，但在某些场景下仍然具有一定的应用价值。

我们还可以借助于其他深度学习模型来完成文本摘要任务。例如，Seq2Seq模型是一种常用的序列到序列模型，在机器翻译中广泛应用。我们可以将文本摘要任务看作是将长文本序列转化为短文本序列的翻译问题，通过Seq2Seq模型来实现摘要生成。

除了以上提到的方法，还有很多其他的技术可以用于文本摘要。例如，注意力机制（Attention Mechanism）可以帮助模型更好地关注重要的句子和词语，从而提高摘要的质量。生成对抗网络（GANs）也被应用于文本生成领域，可以通过对抗训练来生成更加自然、流畅的摘要。

无论是哪种方法和技术，我们都必须考虑到人性化和自然性的要求。一个好的摘要应该能够准确地概括原文的核心内容，同时保持流畅、易读。在设计模型和算法时，我们需要充分考虑到人们对于文本摘要的期望和需求。

与模型和算法相比，人工编辑在文本摘要中起着不可替代的作用。编辑可以根据读者的需求和关注点，对生成的摘要进行进一步的润色和调整，以确保摘要的准确性、完整性和可读性。

总而言之，除了BS模型，我们还有许多其他方法和技术可以用于文本摘要。无论是传统的机器学习算法，还是基于深度学习的模型，都需要考虑到人性化和自然性的要求。最终，人工编辑的参与也是不可或缺的，以确保生成的摘要能够满足读者的需求。