摘要生成（Summarization）是自然语言处理中的一项核心技术，旨在从较长的文本中自动提取或生成一个简洁的摘要，以精准捕捉原文的核心信息和关键要点。它通常分为提取式摘要（直接从原始文本中挑选重要句子组合而成）和生成式摘要（基于语义理解创建新表述），广泛应用于新闻精简、文档总结及对话分析等场景，帮助用户高效获取信息精华。
在AI产品开发的实际落地中，摘要生成技术已深度融入多个应用领域：智能助手通过总结冗长邮件或报告提升用户工作效率；新闻聚合平台自动生成新闻提要以增强内容可读性；企业知识管理系统利用摘要功能优化文档检索与审阅流程。随着Transformer模型等先进技术的演进，生成式摘要的流畅性和准确性显著提升，但产品经理需持续关注模型可解释性、偏见控制及数据隐私等现实挑战，以确保技术稳健部署。
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