摘要
随着互联网技术的飞速发展和信息爆炸式增长，人们每天都面临着海量文本信息的冲击，如何从这些信息中快速获取关键内容成为亟待解决的问题。
自动文摘技术应运而生，它能够自动提取文本的关键信息，生成简洁、准确的摘要，极大地提升了人们的信息获取效率。
短文本作为一种常见的文本形式，在新闻标题、社交媒体、商品评论等领域应用广泛，对其进行自动摘要具有重要的现实意义。
本文首先介绍了自动文摘和短文本自动摘要的概念，以及短文本自动摘要技术的分类，包括抽取式摘要和生成式摘要；接着，对短文本自动摘要的研究现状进行了综述，包括传统方法和基于深度学习的方法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析；然后，重点介绍了几种主流的短文本自动摘要算法，包括基于统计、基于图模型、基于主题模型和基于深度学习的方法，并详细阐述了它们的原理、优缺点和适用场景；最后，总结了短文本自动摘要技术面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：短文本；自动文摘；自然语言处理；深度学习；信息抽取
随着互联网和移动设备的普及，信息呈现爆炸式增长，人们每天都要面对海量的数据，如何从中快速获取有效信息成为一大挑战。
自动文摘技术作为自然语言处理领域的重要分支，为解决信息过载问题提供了有效途径。
自动文摘旨在利用计算机自动提取文本的关键信息，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，提高信息获取效率。
短文本，顾名思义，是指长度较短的文本，通常只有几句话或几十个词，例如新闻标题、社交媒体帖子、产品评论等。
短文本具有篇幅短小、信息浓缩、语法结构灵活多变等特点，对传统的自动文摘方法提出了新的挑战。
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