复杂文本文档摘要

1/1复杂文本文档摘要第一部分复杂文本文档摘要的定义与特点 2第二部分摘要提取技术中的预处理方法 3第三部分基于主题模型的摘要生成 5第四部分图神经网络在摘要生成中的应用 8第五部分摘要评估指标与方法 11第六部分复杂文本文档摘要的应用场景 15第七部分摘要生成中的伦理与偏见问题 18第八部分摘要生成技术的未来发展趋势 20

第一部分复杂文本文档摘要的定义与特点复杂文本文档摘要

定义

复杂文本文档摘要是一种高级的文本摘要技术，用于生成复杂文本文档的高度压缩、内容丰富、信息性的概括。该摘要旨在捕捉文本中最重要的概念、事实和关系，并组织成一个连贯且易于理解的摘要。

特点

复杂文本文档摘要具有以下特点：

*主题性：摘要是文本主要主题的忠实表示。

*精确性：摘要提供文本中事实和信息的准确且不扭曲的表示。

*信息性：摘要包含文本中最重要的信息，并以简明扼要的方式呈现。

*连贯性：摘要具有良好的组织结构和连贯性，使读者可以轻松理解。

*简洁性：摘要比原始文本短得多，通常在原始文本的10-20%。

*客观性：摘要不包含作者的观点或偏见。

*可扩展性：摘要长度可以根据需要进行扩展或缩短。

*独创性：摘要是原始文本的新颖且独特的表示，避免重复或抄袭。

*自动化：复杂文本文档摘要通常使用自动化算法或机器学习技术生成，减少了人为干预的需要。

*适用性：复杂文本文档摘要适用于各种类型的复杂文本文档，包括研究论文、新闻文章、报告、合同和法律文件。

优势

与传统摘要技术相比，复杂文本文档摘要提供了以下优势：

*深入理解文本的复杂性和细微差别。

*生成高度信息化和内容丰富的摘要。

*提高信息的检索和提取效率。

*减少文本阅读所需的时间和精力。

*促进对复杂主题的理解和知识发现。

*支持文本开采、文本分类和问答系统等下游任务。第二部分摘要提取技术中的预处理方法关键词关键要点主题名称：分词与词形还原

1.分词将文本分割成更小的语言单位（称为单词或词元），有助于提取文本中重要的概念和信息。

2.词形还原将单词还原到其基础或词干形式，减少词形变异对摘要提取的影响，提高摘要的准确性。

3.常见的分词和词形还原技术包括Porter算法、NLTK库和spaCy库中的预处理功能。

主题名称：停用词去除

摘要提取技术中的预处理方法

在摘要提取过程中，预处理是至关重要的一步，它有助于提高提取精度的同时降低计算成本。以下是预处理方法的概述：

1.文档分割

文档分割将原始文本文档划分为更小的结构化单元，如段落、句子或词组。这有利于后续的处理和分析。

2.去除停用词

停用词是常见的、不重要的单词，如“the”、“of”、“and”。去除停用词可以减少文本的冗余信息，提高提取效率。

3.词干提取

词干提取将单词还原为其基本形式，如将“running”、“ran”和“runs”还原为词干“run”。这有助于识别同义词和合并相似的单词。

4.命名实体识别

命名实体识别识别文本中的专有名词，如人名、地点和组织。这些实体对于理解文本的含义和提取相关信息至关重要。

5.关键词提取

关键词提取识别文本中最重要的单词和短语，这些单词和短语能够代表文本的主旨。关键词可以用于生成摘要。

6.句法分析

句法分析识别文本中词语之间的语法关系，包括主语、谓语、宾语和修饰语。这有助于理解句子结构和提取主题信息。

7.语义分析

语义分析理解文本的含义，识别概念、关系和事件。它有助于将文本转换成更抽象、易于处理的形式。

预处理方法的比较

不同的预处理方法适用于不同的文本类型和摘要提取任务。以下是一些常见方法的比较：

|方法|优点|缺点|

||||

|文档分割|提高处理效率|可能丢失跨越多个单元的信息|

|去除停用词|减少冗余|可能去除有意义的单词|

|词干提取|识别同义词|可能导致信息丢失|

|命名实体识别|提取重要信息|依赖于训练数据，可能产生错误|

|关键词提取|生成摘要|可能丢失上下文的含义|

|句法分析|理解句子结构|计算成本高，可能产生歧义|

|语义分析|深入理解文本|计算成本极高，需要大量标记数据|

最佳实践

在实际应用中，通常采用多种预处理方法的组合。以下是一些最佳实践：

*使用领域特定的停用词和词干词典

*探索不同的命名实体识别工具并结合使用

*尝试基于统计、机器学习或深度学习的关键词提取技术

*考虑使用句法分析工具来识别关键句子

*尽可能利用语义分析，但要意识到其计算成本第三部分基于主题模型的摘要生成关键词关键要点主题名称：主题模型介绍

1.主题模型是一种统计模型，它从文本语料库中识别出潜在的主题或概念。

2.主题模型基于概率推理，假设每个文档是由一组主题的混合分布生成。

3.主题模型允许对文本语料库进行降维处理，提取出有意义的语义表示。

主题名称：LDA模型

基于主题模型的摘要生成

主题模型是一种无监督的机器学习技术，用于从文本数据中发现潜在的主题或模式。基于主题模型的摘要生成方法利用这些主题来构建摘要。

方法

基于主题模型的摘要生成方法通常包含以下步骤：

1.主题建模：将文本文档作为输入，使用主题模型（例如潜在狄利克雷分配或隐语义索引）来识别文档中存在的主题。

2.主题提取：从主题模型中提取最突出的或相关的主题。

3.摘要生成：利用提取的主题来生成摘要。根据目标摘要长度和所需的信息，可以使用以下策略之一：

-主题抽样：从提取的主题中随机抽样并连接以形成摘要。

-主题排序：根据相关性或重要性对主题进行排序，并选取排名前几位的主题形成摘要。

-主题加权：根据单词或句子在提取主题中的权重，对句子或段落进行加权，然后选择权重最高的项形成摘要。

优点

基于主题模型的摘要生成方法具有以下优点：

-主题意识：摘要体现了文本中突出的主题，确保了信息的准确性和连贯性。

-信息密度：主题模型捕获了文本的潜在语义结构，允许生成高度信息密集的摘要，提取文本中最相关的方面。

-灵活性：通过调整主题模型的参数或摘要生成策略，可以定制摘要以适应特定需求（例如摘要长度、信息重点）。

缺点

然而，基于主题模型的摘要生成方法也存在一些缺点：

-潜在的冗余：由于主题可能重叠，摘要中可能会出现冗余信息。

-对噪声敏感：主题模型可能难以从噪声或不相关的文本中发现有意义的主题，从而导致汇总不准确或不完整。

-计算成本：训练主题模型和生成摘要可能需要大量的计算资源，尤其是对于大规模的文本数据集。

应用

基于主题模型的摘要生成方法已成功应用于各种领域，包括：

-新闻文章和博客文章的摘要

-科学论文和技术报告的摘要

-法律文件和医疗记录的摘要

-社交媒体帖子的摘要

发展方向

基于主题模型的摘要生成的研究领域仍在不断发展。当前的研究方向包括：

-开发更先进的主题模型，可以更好地捕获文本的语义结构和关系。

-探索新的摘要生成策略，以提高摘要的质量和信息密度。

-将基于主题模型的摘要生成与其他技术相结合，例如实体识别和关系抽取，以丰富摘要的信息内容。第四部分图神经网络在摘要生成中的应用关键词关键要点图神经网络在摘要生成中的优势

1.图神经网络可以对文本中的实体、关系和结构进行建模，提取关键信息并生成更全面的摘要。

2.图神经网络的学习能力很强，可以自动学习文本中的模式和特征，生成高质量的摘要。

3.图神经网络可以处理长文档和复杂文本，提供比传统摘要方法更深刻、更全面的摘要。

图神经网络在摘要生成中的挑战

1.训练图神经网络需要大量标记数据，这在实践中可能难以获得。

2.图神经网络的训练过程可能非常耗时，尤其是对于大型文档或复杂文本。

3.图神经网络的泛化能力有时可能较差，难以处理与训练数据不同的新文本。

图神经网络和传统摘要方法的比较

1.图神经网络在处理复杂文本和提取关键信息方面优于传统摘要方法，如基于句子的摘要方法。

2.图神经网络可以生成更全面、更连贯的摘要，但传统摘要方法在处理简单文本时可能更有效。

3.图神经网络可与传统摘要方法相结合，以利用它们的优势并克服各自的局限性。

图神经网络在摘要生成中的前沿趋势

1.基于注意力的图神经网络在大规模文本摘要中显示出前景，因为它可以帮助模型关注文本中最相关的部分。

2.多模态图神经网络正在被探索，以利用来自文本、图像和音频等不同模态的信息来增强摘要生成。

3.可解释图神经网络的研究正在进行中，以了解模型生成摘要的内部机制并提高其透明度。

图神经网络在摘要生成中的应用场景

1.文档摘要：图神经网络可用于生成长文档和复杂报告的摘要，帮助用户快速了解主要内容。

2.新闻摘要：图神经网络可以自动生成新闻文章的摘要，为读者提供快速而准确的摘要。

3.对话摘要：图神经网络可用于提取对话中的关键信息，生成简短而全面的摘要。

图神经网络在摘要生成中的发展方向

1.探索更有效和可扩展的图神经网络模型，以处理大型文本和复杂文档。

2.开发半监督和无监督的图神经网络方法，以解决标记数据稀缺的问题。

3.调查图神经网络和生成模型的集成，以提高生成的摘要的流畅性和信息量。图神经网络在摘要生成中的应用

引言

自动摘要技术旨在从庞大且复杂的文本文档中提取关键信息，生成简洁、连贯且信息丰富的摘要。图神经网络（GNN）已成为摘要生成领域中的重要工具，其处理复杂文本结构和关系的能力使其在传统基于序列的方法之上具有优势。

GNN的优势

GNN基于图论，将文本数据建模为图结构，其中节点表示文档中的词汇或术语，而边表示单词之间的关系。这种图表示方式能够捕获文档的语义结构和内在联系，为摘要生成提供了更为丰富的上下文信息。

摘要生成中的GNN架构

在摘要生成中，GNN可以采用各种架构，包括：

*卷积GNN：在图上执行卷积操作，以汇聚邻近节点的信息。

*递归GNN：以递归方式在图上传播信息，捕获文档中的长期依赖关系。

*图注意力网络：利用注意力机制赋予节点不同的权重，专注于文档中更重要的部分。

*图变压器：结合自注意力机制和编码器-解码器架构，实现端到端的摘要生成。

GNN在摘要生成中的应用

近年来，GNN在摘要生成中的应用取得了显著进展。研究表明，GNN能够显着提高摘要的质量和信息丰富度，特别是在以下方面：

*捕获语义关系：GNN能够学习文本中单词之间的语义关系，并利用这些关系提取关键信息。

*识别重要句子：GNN可以识别代表文档主要思想的重要句子，并将其纳入摘要中。

*生成连贯摘要：GNN能够维护文档中的文本流和连贯性，生成流畅且易于理解的摘要。

实际案例

以下是一些使用GNN进行摘要生成的实际案例：

*新闻文章摘要：将GNN用于新闻文章摘要生成，可以识别重要事实和事件，并生成简洁的信息性摘要。

*法律文件摘要：GNN可以帮助法律专业人士快速了解复杂法律文件，提取关键条款和法律责任。

*医学文献摘要：GNN用于医学文献摘要生成，可以帮助医生和研究人员从大量的研究中识别相关信息。

挑战和未来方向

尽管GNN在摘要生成中取得了成功，但仍存在一些挑战和未来研究方向：

*可解释性：GNN模型的决策过程往往难以解释，需要研究提高模型可解释性的方法。

*大规模数据集：GNN在摘要生成中的应用需要大规模数据集进行训练，以提高模型的泛化能力。

*多模态摘要：探索GNN与其他多模态数据（如图像和表格）相结合，生成更全面的摘要。

*知识图谱集成：将知识图谱与GNN相集成，增强摘要的背景知识和可操作性。

总结

图神经网络（GNN）已成为自动摘要生成领域中一种强大的工具。其捕获文本结构和关系的能力，使GNN能够生成高质量、信息丰富且连贯的摘要。随着研究的不断深入，GNN在摘要生成中的应用有望进一步扩展，为信息检索、知识发现和自然语言处理等领域带来变革。第五部分摘要评估指标与方法关键词关键要点摘要质量评价

1.人工评估：由领域专家对摘要内容进行人工打分，评判摘要是否准确、全面、简洁和相关。优点是准确性高，缺点是效率低、成本高。

2.自动评估：使用算法或模型来评估摘要质量，如ROUGE-L、BLEU和METEOR。优点是效率高、成本低，缺点是可能存在偏差，难以捕捉摘要的语义相似性和重要性。

摘要多样性评估

1.词汇多样性：衡量摘要中使用的词汇数量和分布情况。多样性高的摘要使用更广泛的词汇，避免冗余。

2.句法多样性：衡量摘要中句子的长度、复杂性和结构。多样性高的摘要使用不同的句法结构，避免单调。

摘要偏置评估

1.事实偏见：衡量摘要是否公平公正地呈现原文信息，避免遗漏或扭曲重要事实。

2.情感偏见：衡量摘要是否保留了原文的情感基调，避免引入不当的情绪或偏见。

摘要可读性评估

1.语法和拼写检查：确保摘要没有语法或拼写错误，易于阅读和理解。

2.句长和复杂度：衡量摘要中句子的长度和语法复杂度，确保读者能够轻松理解。

摘要语义相似性评估

1.语义嵌入相似性：使用预训练的语义嵌入来衡量摘要和原文之间的语义相似度。相似度高的摘要保留了原文的主要语义信息。

2.主题模型相似性：使用主题模型来提取摘要和原文的主题分布，并衡量其相似度。相似度高的摘要与原文具有相似的主题分布。

摘要信息收益评估

1.信息增益：衡量摘要中包含的重要新信息量，避免冗余或重复。

2.独特性：衡量摘要中所包含的原创信息比例，避免抄袭或过于依赖原文。摘要评估指标与方法

评估摘要质量是复杂文本文档摘要研究中的一个关键方面。本文介绍了用于摘要评估的广泛指标和方法。

#摘要评估指标

1.精度指标

*ROUGE：召回率、准确率、重叠率（递归n-元组，n一般为1或2）

*METEOR：基于翻译评价的指标，考虑语法、语义和合成

*NIST：基于n-元组的指标，考虑词法单位的顺序

*BLEU：类似于n-元组精度，但考虑了n-元组的整体出现频率

2.流畅度指标

*FleschReadingEase：基于句子长度和单词长度计算的可读性分数

*Flesch-KincaidGradeLevel：基于句子长度和单词复杂性的可读性分数

*AutomatedReadabilityIndex：基于单词长度和句子长度的自动可读性指数

3.涵盖率指标

*内容覆盖率：摘要中包含源文档内容的百分比

*信息增益：摘要中添加的信息量，相对于源文档

*多样性：摘要中不同主题或概念的覆盖范围

4.相关性指标

*余弦相似度：摘要与源文档的文本相似的度量

*Jaccard相似系数：摘要与源文档中单词或n-元组重叠的度量

*主题相关性：摘要与源文档主要主题的匹配程度

#摘要评估方法

1.人工评估

*直接评估：人类评估员直接阅读摘要和源文档并提供评分或反馈

*间接评估：人类评估员将摘要与其他摘要或源文档进行比较并提供相对评分

2.自动评估

*基于精度指标：使用ROUGE、METEOR、NIST或BLEU等指标自动计算摘要质量

*基于流畅度指标：使用FleschReadingEase、Flesch-KincaidGradeLevel或AutomatedReadabilityIndex等指标自动计算摘要质量

*基于涵盖率指标：使用内容覆盖率、信息增益或多样性等指标自动计算摘要质量

*基于相关性指标：使用余弦相似度、Jaccard相似系数或主题相关性等指标自动计算摘要质量

#摘要评估挑战

摘要评估面临着几个挑战：

*主观性：摘要质量的评估在一定程度上是主观的，因为它涉及人类判断

*评估成本：人工评估可能成本高昂且耗时

*可比性：将不同摘要和评价方法的结果进行比较可能具有挑战性

*持续发展：摘要技术和评估方法都在不断发展，需要新的指标和评估技术

#摘要评估趋势

最近的摘要评估趋势包括：

*利用机器学习：开发基于机器学习的摘要评估系统，以提高自动化和一致性

*领域特定评估：开发适用于特定领域或文档类型的评估指标和方法

*综合评估：探索结合不同评估指标和方法的综合评估方法

*多模式评估：评估摘要在文本、音频或视频等不同模式下的质量

*可解释性：开发可解释的摘要评估方法，以更好地理解摘要质量背后的原因第六部分复杂文本文档摘要的应用场景关键词关键要点【法律文本摘要】

1.识别法律法规中的关键条款和规则，为法律专业人士提供准确、简洁的摘要。

2.帮助法律团队快速了解复杂法律文件，提高决策效率和准确性。

3.促进法律合规和风险管理，确保组织遵循所有适用法律要求。

【新闻摘要】

复杂文本文档摘要的应用场景

复杂文本文档摘要在众多领域和应用场景中发挥着至关重要的作用，其中包括：

学术研究

*文献综述：通过对大量学术文献进行摘要，研究人员可以快速掌握某个研究领域的研究现状和关键成果。

*研究论文摘要：学术期刊通常要求作者提交研究论文的摘要，以便读者快速了解论文的主要内容和研究成果。

信息检索

*搜索引擎：搜索引擎使用摘要来向用户展示搜索结果，帮助用户快速筛选出与查询相关的文档。

*数据库搜索：学术数据库和新闻数据库通常提供文档摘要，方便用户浏览和选择相关文档。

法律文档

*法律文书摘要：为了节省时间和精力，律师和法官经常使用摘要来了解复杂法律文件的关键内容，如合同、法庭判决和法案。

*法律研究：摘要可以帮助法律专业人士快速识别和检索与特定法律问题相关的法律文书。

新闻和媒体

*新闻摘要：新闻机构使用摘要来向公众快速传达新闻故事的主要要点。

*媒体监测：媒体监测服务提供新闻摘要，帮助企业和组织跟踪行业新闻和舆论动态。

商业和金融

*市场研究报告：市场研究摘要可以为企业提供对行业趋势、竞争对手和客户行为的快速概览。

*财务报告：公司财务报告经常包含摘要，以简要说明公司的财务业绩和财务状况。

政府和公共政策

*政府报告：政府机构使用摘要来总结研究报告、政策提案和立法草案。

*公共政策分析：政策分析师使用摘要来比较不同的政策选择，并向决策者提供简洁明了的建议。

医疗保健

*患者病历摘要：医疗保健提供者使用摘要来记录患者病史、诊断和治疗计划。

*医学研究摘要：摘要在传播医学研究成果和促进循证医学实践中发挥着至关重要的作用。

教育

*教材摘要：教科书摘要可以为学生提供章节或主题的关键概念和要点概述。

*学术期刊摘要：教育期刊经常包含文章摘要，以便学生浏览和选择与课程或研究兴趣相关的文章。

其他应用场景

*技术文档：技术文档摘要可以帮助用户快速了解软件、硬件或设备的操作说明和维护指南。

*专利申请：专利申请通常包含摘要，以说明发明的关键方面。

*社交媒体：社交媒体平台使用摘要来展示文章、视频和新闻故事的关键内容。第七部分摘要生成中的伦理与偏见问题关键词关键要点【摘要生成中的伦理与偏见问题】：

1.训练数据中的偏见会导致生成摘要中出现偏见，影响用户对原始文本的理解。

2.摘要生成过程缺乏透明度，难以评估和减轻偏见，可能对用户决策产生误导。

3.摘要生成算法不应取代人类判断，而应作为辅助工具，帮助用户理解文本并做出明智的决定。

【来源、歧视和不公平】：

摘要生成中的伦理与偏见问题

文本摘要生成中的伦理和偏见引发了广泛的担忧，因为此类技术可能复制和放大现有社会偏见，从而对信息获取和决策产生负面影响。

#偏见来源

摘要偏见可能源自以下因素：

-训练数据：摘要模型在有偏见的文本语料库上进行训练，导致它们在摘要过程中复制这些偏见。

-算法：摘要算法的内在结构和选择标准可能引入偏见，例如过度重视某些特征或关键词。

-人为干预：人类在摘要过程中可能引入偏见，例如在选择要包括或排除的信息方面。

#偏见的影响

摘要偏见的潜在后果包括：

-信息失真：有偏见的摘要可能歪曲原信息的含义，导致错误或误导性的推断。

-决策偏见：基于有偏见摘要做出的决策可能会受到偏见的影响，从而导致不公平的结果。

-社会分歧：有偏见的摘要可能强化现有偏见，导致不同群体之间的误解和分歧加剧。

#缓解偏见的措施

解决摘要生成中的偏见至关重要。以下措施可以帮助缓解这些问题：

-使用无偏见语料库：训练摘要模型使用已删除或减轻偏见的文本语料库。

-开发公平算法：设计公平的算法，可以最小化偏见的影响，并根据需要调整以反映社会规范。

-透明性与可追溯性：确保摘要生成过程透明且可追溯，以检测和纠正任何偏见。

-人工智能伦理审查：建立人工智能伦理审查委员会来评估摘要生成工具的偏见和公平性。

-多方利益相关者参与：与来自不同背景和观点的利益相关者合作，以识别和解决偏见问题。

数据

以下数据突出显示了摘要生成中偏见问题的严重性：

-一项研究发现，使用有偏见的训练数据训练的摘要模型在种族和性别方面表现出偏见，倾向于为某些群体生成更有利的摘要。

-另一项研究表明，摘要算法对某些关键词的偏好会导致对女性的刻板印象和歧视性抽象。

结论

摘要生成中的偏见问题值得关注。采取适当的措施来缓解这些偏见对于确保文本摘要技术的公平和负责任的使用至关重要。通过使用无偏见的数据、开发公平的算法、提高透明度并采用多方利益相关者参与的方法，我们可以创建更具包容性和公正性的摘要工具。第八部分摘要生成技术的未来发展趋势关键词关键要点神经网络与深度学习模型

1.神经网络的层数和结构不断拓展，构建更加复杂的模型，提升摘要生成准确性和可读性。

2.预训练语言模型的应用，例如BERT和GPT系列，极大地提高了摘要生成模型对文本语义的理解和把握能力。

3.多任务学习框架的引入，同时训练摘要生成模型和机器翻译、问答等其他自然语言处理任务，提升模型泛化能力。

知识图谱与语义理解

1.将知识图谱融入摘要生成模型，构建对文本中实体、概念和关系的丰富语义理解，增强摘要的全面性和准确性。

2.语义角色标注技术的发展，能够自动识别文本中的语义角色（例如主语、谓语），辅助摘要生成模型抽取关键信息。

3.结合篇章结构分析，通过识别文本段落之间的逻辑关系和层次结构，生成更连贯、结构化的摘要。

交互式摘要生成

1.用户交互机制的引入，允许用户参与摘要生成过程，提供反馈和偏好，提升摘要生成的人机协作性。

2.预训练语言模型的强化学习技术，通过用户反馈来微调摘要生成模型，不断提高摘要生成质量。

3.多模态融合，将文本、图像、表格等多模态数据融合到摘要生成模型中，生成更加丰富和全面的摘要。

可解释性

1.摘要生成模型的可解释性增强，通过可视化、注意力机制分析和预测误差分析等方法，帮助用户理解模型是如何生成摘要的。

2.发展可解释性度量指标，评价摘要生成模型的可解释程度，指导模型改进和优化。

3.用户可信度评估，通过用户反馈和评估来衡量摘要生成模型生成摘要的可靠性和可信性。

个性化摘要生成

1.用户兴趣和偏好建模，通过分析用户的阅读历史、收藏记录和社交媒体行为等数据，生成个性化的摘要。

2.多语言摘要生成，针对不同语言背景的用户，生成相应的摘要，打破语言障碍，实现跨语言摘要。

3.特定领域摘要生成，针对不同领域（例如医学、法律、金融等）的文本，定制化摘要生成模型，满足特定领域的信息需求。

摘要生成辅助工具

1.摘要生成API的开发，使开发者能够轻松将摘要生成功能集成到自己的应用程序中。

2.摘要生成软件工具的推出，提供图形用户界面和丰富的功能，降低摘要生成技术的应用门槛。

3.浏览器扩展和移动应用程序的开发，实现一键摘要生成，随时随地获取文本摘要。摘要生成技术的未来发展趋势

一、多模态摘要

随着自然语言处理（NLP）领域的发展，多模态摘要已成为研究热点。多模态摘要技术融合了文本、图像、音频和其他模态数据的特征，生成更加全面、信息丰富的摘要。这种技术的优势在于能够捕捉不同模态数据的互补信息，提高摘要的质量和全面性。

二、个性化摘要

传统摘要技术通常产生通用摘要，适用于所有读者。然而，随着用户需求的多样化，个性化摘要技术