文本摘要（Text Summarization）是一种自然语言处理技术，旨在从原始文本中自动提取核心信息并生成简洁的摘要，帮助用户快速理解内容精髓。它通常分为抽取式和生成式两种方法：抽取式直接从原文中选取关键句子组合而成，保留原意；生成式则通过语义理解重新表述生成新句子，更具灵活性。文本摘要技术能够有效处理信息过载，提升信息获取效率，是现代人工智能系统的重要基础能力。
在AI产品开发的实际落地中，文本摘要技术广泛应用于多个场景，如新闻聚合平台自动生成头条摘要、企业文档管理系统简化报告审阅、智能客服机器人提供对话总结等。随着深度学习模型的进步，如基于Transformer的架构，摘要质量持续优化，推动着内容推荐、搜索引擎和知识管理等产品功能的智能化演进。
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