文本摘要是一项NLP任务，它将较长的文本压缩为较短的版本，同时保留其主要思想。有两种主要方法: 提取摘要和抽象摘要。提取方法从原始文本中识别和提取关键句子或短语，而抽象方法以自然语言生成摘要，可能会重新措辞和合成内容。
例如，新闻文章的摘取摘要可以包括来自文章的直接句子，而摘要摘要可以重新表述信息以提供简明的概述。抽象总结更具挑战性，但会产生类似人类的总结，通常使用基于transformer的模型，如BART或t5。
文本摘要广泛应用于新闻聚合、报表生成、法律文件审阅等应用中。它通过提供对基本信息的快速访问来节省时间并提高生产率。库 (如Hugging Face Transformers) 中提供的预训练模型使开发人员更容易实现针对特定领域定制的摘要系统。