在深度学习框架下的中文文本自动摘要生成文献综述

随着互联网技术的迅猛发展和信息量的爆炸式增长，人们每天都面临着海量文本信息的冲击，如何快速高效地获取关键信息成为了亟待解决的问题。

自动文摘技术作为自然语言处理领域的重要分支，旨在利用计算机自动提取文本的关键信息，生成简洁、流畅、准确的摘要，从而帮助人们节省阅读时间、提高信息获取效率。

近年来，深度学习技术的引入为自动文摘技术带来了革命性的突破，使得自动文摘模型能够更好地理解文本语义、捕捉长距离依赖关系，生成更准确、更流畅的摘要。

本文首先介绍了自动文摘技术的背景和意义，以及深度学习技术在自动文摘领域的发展现状。

接着，对深度学习中的循环神经网络、编码器-解码器模型、注意力机制等关键技术进行了详细阐述，并重点介绍了近年来在中文文本自动摘要生成方面的主要研究方法，包括基于循环神经网络的模型、基于卷积神经网络的模型、基于Transformer的模型等。

此外，本文还对不同模型的优缺点、适用场景等进行了比较分析，并探讨了未来中文文本自动摘要生成技术的发展趋势。

关键词：自动文摘；深度学习；自然语言处理；中文文本摘要；编码器-解码器模型

#1.1自动文摘自动文摘，又称自动摘要，是指利用计算机自动地从原始文本中提取出关键信息，生成简洁、流畅、准确的摘要，以帮助用户快速了解文本的主要内容。

#1.2深度学习深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，从海量数据中学习复杂的模式和特征表示，并将其应用于各种任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。

#1.3循环神经网络循环神经网络（RNN）是一种专门处理序列数据的神经网络结构，其特点是在网络结构中引入了循环连接，使得模型能够捕捉到序列数据中的时间依赖关系，广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域。