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跨数字平台的文本数据的指数增长需要有效的汇总技术来提取相关信息并简洁地呈现。文本摘要是自然语言处理（NLP）的重要任务（NLP），旨在生成连贯且有意义的摘要，同时保留源文本中的核心信息。本文对最先进的文本摘要模型进行了全面的综述，将其分类为提取和抽象的方法。提取模型直接从原始文本中汇编重要的句子，而抽象模型通过解释和重新绘制内容来生成摘要。本文回顾了此类模型的一些发展，从统计模型等历史根源开始，并逐步发展为现代的智能机器学习和深度学习模型。主要技术，例如TF-IDF，LSA和基于变压器的模型，以及对其主要概念的解释。它着眼于每个人都带来的困难；例如，凝聚力，相关性和使用语言微妙之处。本文还回顾了评估摘要模型的几个大数据和关键指标，从而指出了与混合模型和预训练的语言模型有关的文本摘要的趋势和发展。它为研究人员和从业人员提供了文本摘要技术，进度和问题的必要知识，以引导未来的工作。关键字：文本摘要，自然语言处理，提取性摘要，抽象性摘要，机器学习，深度学习。
文本摘要：探索经典，机器学习和深度
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