Python文本摘要分抽取式和生成式：抽取式用sumy等库快速提取关键句，适合结构化长文本；生成式调用BART等模型重写摘要，更自然但需算力；混合方案先抽取再生成可兼顾准确性与流畅性。
Python实现文本摘要，核心在于区分抽取式和生成式两类方法——前者从原文中直接挑出重要句子，后者用模型“重写”出新句子。选哪种，取决于你的数据量、计算资源和对流畅性的要求。
适合新闻、报告等结构清晰的长文本，无需训练，实时性好，结果可追溯。
产出像人写的摘要，语义连贯，能压缩信息、改写表达，但需要GPU和一定数据基础。
from transformers import pipeline<br>summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")<br>result = summarizer("你的长文本...", max_length=130, min_length=30, do_sample=False)比如用TextRank选出3个核心句，拼起来喂给轻量T5模型做二次润色——既保留原文关键信息，又提升语言通顺度。
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基本上就这些。抽取式上手快，生成式效果好，实际项目里常先用抽取做baseline，再按需升级生成模块。不复杂但容易忽略的是——无论哪种方法，预处理和后处理（如去重标点、修复断句）往往比模型本身更影响最终体验。
以上就是Python如何实现文本摘要生成_抽取式摘要与生成式摘要【技巧】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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