文本摘要是一种自然语言处理（NLP）技术，包括将较大文本中的基本信息提炼成较短的、连贯的版本。这是一种宝贵的工具，可快速从大量内容中提取要点，提高数据处理效率。
文本摘要方法一般分为两类：提取法和抽象法。
提取式摘要法：这种方法可识别并提取文本中的重要句子或短语，而不修改原始单词和结构。这种方法的实施相对简单，只需根据预定义的标准（如从机器学习模型中得出的句子重要性）选择文本中的部分内容，因此很常用。
抽象总结法：与提取式摘要不同，这种方法会生成新的句子和短语来表达原文的意思。抽象技术可以通过理解和重新表述文本来生成更连贯的摘要。这种方法通常采用转换器和大型语言模型（LLM）等高级模型，如GPT-3和GPT - 4。
文本摘要在许多领域都发挥着至关重要的作用。例如，它可以帮助记者撰写简明扼要的新闻报道，或帮助研究人员筛选学术论文，更快地找到相关研究。此外，它还能增强数字应用中的用户体验，在这些应用中，对法律文件或冗长文章等大量内容进行总结可以节省时间并改善决策。
新闻和媒体：自动摘要器可帮助生成简明的新闻标题和摘要，使读者能够快速获取信息。Google News和BBC等平台经常使用此类工具。
医疗记录：摘要功能可帮助医疗专业人员迅速总结病历和研究文章，简化信息检索，从而改进治疗决策。这已被应用于数字健康管理工具，以优化临床工作流程。
文本摘要体现了人工智能在提高内容消费效率方面的威力。随着强大学习模型的发展，更准确、对上下文更敏感的摘要的潜力正在不断扩大。大型语言模型和转换器通过提供能够理解和生成类人文本的框架，对这一领域产生了重大影响。
理解文本摘要还涉及探索自然语言理解（NLU）、标记化和语言建模等相关概念。这些都是开发能有效处理和理解语言的系统的基础，最终能加强摘要任务。
抽象总结尤其广泛使用转换器和注意力机制来提高所生成总结的一致性。要深入了解这些组成部分如何共同作用以提高摘要能力，探索有关自我注意和转换器模型（如BERT）的资料可能会有所裨益。
总结法律文件：法律人工智能平台利用摘要技术解析大量法律文本，为专业人士提供简明摘要，突出要点和先例，大大减少了文件审查时间。
通过利用文本摘要方面的先进技术，企业正在改变与大型数据集的交互方式，确保以更高的效率获得有价值的见解。要深入了解人工智能如何重塑信息的访问和管理，请访问Ultralytics' 在农业和医疗保健等各个领域进行创新的 人工智能解决方案。
