文本摘要工具

句子
下一步

这个摘要工具采用抽取式:它按每个句子中词语在全文中的出现频率给句子打分,保留得分最高的 N 句。抽取式意味着输出由原句组成,而非改写句,因此引文、数字和名称都保持准确。它适合快速通读长文章、会议纪要或需要迅速消化的法律段落。不过,该工具面向以 . ! ? 加空格断句的语言。中文用句号(。)结尾且不以空格分词,因此工具无法切分句子,会几乎原样返回文本。

如何摘要一段文本

  1. 1

    粘贴原文

    放入你想压缩的文章或文档。纯文本效果最好。

  2. 2

    选择句子数量

    一段式摘要用三句是不错的默认;较长的简报用五到七句。

  3. 3

    点击“摘要”

    句子按词频总权重打分,得分最高的 N 句按原有顺序保留。

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    检查并润色

    抽取式摘要可能留下指代不明的代词:分享前花 30 秒理顺过渡。

打分原理

对每个句子,句中每个词按它在整篇文档中出现的次数打分。把这些分数相加,就得到该句的分数。随后得分最高的 N 句按其原本出现的顺序返回,因此摘要读起来像线性的缩写,而不是重新排列的精选集。

这是 1958 年经典的 Luhn 式方法。它快速、确定,且无需任何模型或 API 调用,这对成本、隐私和可复现性都很重要。

何时抽取式优于生成式

使用场景 优先抽取式 优先生成式(LLM)
法律或财务段落 是,总是 有风险
学术论文与方法 是 可作二次校对
含行动项的会议记录 是 有助于措辞
想要改写的营销文案 否 是
想要缩短的新闻报道 是 也可以

更好摘要的提示

  • 粘贴前先去掉冗余部分(导航、广告、图注)。词频方法会抓取重复的导航文字,白白占用名额。
  • 推文大小的简报用三句,管理层摘要用五句,仍想快速浏览的文档用十句。
  • 非常短的输入(不足 5 到 6 句)无需摘要,工具只会返回其中的大部分。
  • 若结果显得干瘪,把它再输入一次并自问:缺了什么?这比一味增加句子数量是更好的修改。

常见问题

不。这是基于词频的确定性打分,而不是 AI 模型。相同输入总会得到相同的摘要。

不会。输出中的每一句都逐字复制自你的输入。若需要改写,请改用改写工具。

第一句常用独特的词引入主题,其得分可能低于充满重复关键词的中间句。把句子数量加一,它通常会重新出现。

可用于以 .、! 或 ? 断句的语言,如西班牙语、法语、德语及大多数字母语言。但中文、日文和泰文使用不同的句末符号且不以空格分词,工具无法将其切分为句子,会几乎原样返回文本。

你的文本会发送到我们的服务器进行摘要,不会分享给任何第三方 AI 服务,仅用于生成你的摘要。

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