摘要模型分为两种
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提取式摘要模型：
- 提取式摘要模型不生成新的文本，而是从原始文本中选择或提取现有句子、段落或短语，以创建摘要。
- 这些模型通过评估文本中的句子的相关性、重要性或其他特征来选择最相关的部分，以构建摘要。
- 提取式摘要通常更易实现，因为它不涉及文本生成，而是依赖于选择和筛选原始文本的一部分。
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生成式摘要模型：
- 生成式摘要模型通过自动生成新的文本来创建摘要，而不仅是选择原始文本中的部分内容。
- 这些模型通常基于深度学习架构，如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）或变换器模型（如GPT和BERT）。
- 生成式摘要需要模型具有理解原始文本内容和语法结构的能力，并生成具有逻辑和流畅性的新文本。
- 这种类型的摘要模型通常更有创造性，能够自动生成符合上下文的摘要。
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