抽取式摘要（Extractive Summarization）是一种文本摘要技术，它通过从源文档中直接选择和组合关键句子或短语来生成摘要，而不创造新的文本内容。该方法的核心是评估句子的重要性，通常基于词频、位置、语义相似度或机器学习模型（如TextRank算法），从而保留原文的语言风格和信息准确性，适用于处理新闻文章、研究报告等结构化文本。
在AI产品开发的实际落地中，抽取式摘要广泛应用于新闻聚合应用、智能客服系统和文档管理工具等场景，帮助用户快速获取核心信息以提升效率。例如，新闻阅读产品可自动生成文章要点，缩短用户浏览时间；企业知识库系统能总结冗长报告，辅助决策制定。这种技术因其实现简单、输出可靠且易于集成，成为许多AI产品的基础功能，并随着深度学习的发展持续优化。
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