式摘要算法技术路线的研究伊芙·卡莉已经能够很容易的理解生成式文本摘要和传统抽取式文本摘要的区别。
所谓的抽取式摘要是从原始文档中提取关键文本单元来组成摘要。
而生成式摘要则是根据对输入原始文本的理解来形成摘要，生成式摘要模型试图去理解文本的内容，可以生成原文中没有的单词，更加接近摘要的本质，具有生成高质量摘要的潜力。
虽然这两者在具体摘要上略有区别，但此二者本质上都是自动文本摘要。
既然二者都是自动文本摘要，那么这两者的技术框架就都可以概括为：
内容表示→权重计算→内容选择→内容组织。
1内容表示是将原始文本划分为文本单元的过程，主要是分字、词、句等预处理工作；
内容表示的主要目的是通过预处理将原始文本处理成算法容易进行分析的形式。
2权重计算则是要对文本单元（即预处理后原始文本）计算相应的权重评分，权重的计算方式多样，如基于特征评分、序列标注、分类模型等提取内容特征计算权重。
这个步骤的目的是通过这一系列计算完成对预处理后的原始文本实现初步分析。
3内容选择是对经过计算权重后的文本单元（即经过步骤2权重分析过的文本）选择相应的文本单元子集组成摘要候选集，可根据要求的摘要长度、线性规划、次模函数、启发式算法等选择文本单元；
4内容组织是指对候选集的内容进行整理形成最终摘要，可根据字数要求按顺序输出，也有研究者提出使用基于语义信息、模板和神经网路学习的方法来产生符合要求的摘要。
（ps：……通俗理解的话，2有点类似于进行文章阅读概括的时候，找出关键段落；
3类似于在2的基础上进一步找出关键句、关键词的过程；
4则类似于确定关键句、关键词之后用合适的语言形成最终阅读概括的过程）
从技术
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