文本摘要技术是自然语言处理领域的重要应用，可帮助用户快速获取长文本核心信息。以下是关键知识点：

📚 基础概念

  • 定义：从原始文本中提取关键内容，生成简明概括
  • 应用场景：新闻精读、论文速览、报告分析等
  • 核心挑战：保持语义完整性与压缩比例的平衡

✅ 常用方法

  1. 抽取式摘要

    文本摘要技术
    通过算法选择原文关键句子（如TF-IDF、TextRank）

  2. 生成式摘要

    自然语言处理
    使用深度学习模型（如BERT、T5）进行内容重写

  3. 混合方法
    结合抽取与生成技术，提升摘要质量

🌐 扩展学习

📈 技术演进

年份 突破方向 代表技术
2016 序列到序列模型 RNN+Attention
2020 预训练语言模型 BERT-based
2023 多模态融合 Vision-Language Models

💡 小贴士：摘要长度建议控制在原文的15%-30%，保留核心论点与数据支撑

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