隨著網際網絡時代的到來，出現了大量的文字資訊，這給人們帶來了便利，也增加了獲取資訊的成本。 為了解決這個問題，自然語言處理技術應運而生。 其中，文字摘要和生成技術是自然語言處理領域的兩個重要研究方向。 本文將總結基於自然語言處理的文字摘要與生成技術的研究進展和應用。
1.文字摘要技術。
1.1 概述：
文字摘要技術是指從原文中提取關鍵資訊，生成簡潔準確的摘要。 它可以幫助使用者快速獲取文字中的核心內容，節省時間和精力。
1.2 方法：
提取式抽象：提取式摘要識別文字中的關鍵詞、短語、句子和其他資訊，並從中提取最具代表性的內容，形成摘要。
生成式摘要：生成式摘要使用自然語言生成技術從原始文字生成新的摘要文字。 這種方法更靈活，可以生成更準確、更連貫的摘要文字。
2.文字生成技術。
2.1 概述：
文字生成技術是指根據給定的主題或上下文生成符合語法和語義規則的新文字。 它可以應用於自動對話、寫作、翻譯等。
2.2 方法：
基於模板的文字生成：使用預設的模板和規則生成符合您要求的新文字。 此方法適用於結構化和簡單的文字生成任務。
基於統計的文字生成：對語料庫中的大量文字進行統計分析，構建概率模型，並使用該模型生成新文字。 這種方法需要大量的語料支援，但生成效果更加自然流暢。
基於神經網路的文字生成：近年來，深度學習技術的發展導致了基於神經網路的文字生成方法的廣泛應用。 遞迴神經網路 （RNN） 和轉換器等方法能夠處理更複雜的文字生成任務並生成更高質量的文字。
3、文字摘要與生成技術相結合。
摘要生成：結合文字摘要和文字生成技術來生成新的摘要文字。 這種方法可以提高摘要文字的準確性和連貫性，同時保持文字的簡潔性。
文字擴充套件：將生成文字生成技術應用於文字擴充套件任務。 通過生成與原始文字相關的新內容來增加文字的數量和複雜性。
綜上所述，自然語言處理技術的發展導致了文字摘要和生成技術的廣泛應用。 文字摘要可以幫助使用者快速獲取文字中的核心內容，節省時間和精力; 另一方面，文字生成技術可以根據給定的主題或上下文生成符合語法和語義規則的新文字。 近年來，文字摘要與生成技術的結合，在保持文字簡潔的同時，能夠更好地實現文字摘要的準確性和連貫性。 未來，隨著人工智慧技術的不斷發展，文字摘要生成技術將得到更廣泛的應用，為人們的生活帶來更多便利。