摘要
近年来，随着互联网技术的迅猛发展和信息量的爆炸式增长，如何从海量数据中快速获取关键信息成为迫切需求。
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地将文本压缩生成简洁、准确的摘要，有效地解决了信息过载问题，具有重要的研究意义和应用价值。
本文首先介绍了自动文摘和深度学习的基本概念，以及中文文本自动摘要生成的研究背景和意义。
其次，对基于深度学习的中文文本自动摘要生成方法进行详细综述，包括循环神经网络、注意力机制、Seq2Seq模型、Transformer等主要模型和方法。
最后，对现有研究中存在的问题和挑战进行分析，并对未来的研究方向进行展望。
关键词：自动文摘；深度学习；自然语言处理；Seq2Seq模型；Transformer
随着互联网和移动终端的普及，信息量呈爆炸式增长，人们每天都面临着海量的信息轰炸。
如何从海量的文本信息中快速获取关键信息成为亟需解决的问题。
自动文摘技术应运而生，它利用计算机自动地从原始文本中提取关键信息，生成简洁、流畅、保留原文主要内容的摘要，从而帮助人们快速了解文本的核心内容。
自动文摘按照生成方式的不同可以分为两种：抽取式摘要（ExtractiveSummarization）和生成式摘要（AbstractiveSummarization）。
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