n. 综述；概括
The thesis has given a thorough summarisation to the pending issues with internal control facing the enterprises in China.
本文对我国企业内部控制存在的问题进行了分析总结。
During my 3 hour drive back home, I got to thinking about this phrase and what it could mean. I finally came up with the following summarisation.
在开车回家的三个小时里，我想了又想，并猜测其真正含义，最后得出了下面的结论。
n.|overview/generalization;综述；概括
Summarisation（摘要生成）指通过提取或概括原始信息的关键内容，生成简洁、准确的摘要的过程。其核心目标是在保留核心语义的前提下，大幅缩减文本、语音或数据的长度，便于快速理解信息本质。该术语广泛应用于自然语言处理（NLP）、信息检索和知识管理领域。
信息压缩性
通过识别并保留原文的核心论点、关键事实或结论，剔除冗余细节、重复描述和次要信息，实现信息的高效浓缩。例如，新闻摘要需包含事件主体、时间、地点及结果，忽略背景细节或次要人物言论。
核心保留性
摘要必须忠实反映原文主旨，避免扭曲原意或添加主观观点。技术实现上需依赖语义分析模型（如BERT、GPT系列）识别文本中的实体、关系及逻辑结构，确保摘要的客观性与准确性。学术论文摘要即要求精准概括研究目的、方法和结论。
语言简洁性
生成的摘要需符合语言规范，用精炼的语句重组信息。例如，将长达万字的商业报告浓缩为三段式摘要：背景目标→核心策略→预期成效，每部分仅保留1-2个关键数据点。
自然语言处理定义
根据斯坦福大学自然语言处理研究组的界定，摘要生成是“将源文本转换为更短版本，同时保留核心信息单元的任务”（Stanford NLP Group）。
来源：斯坦福大学CS224n课程讲义
技术实现原理
剑桥大学出版的《自然语言处理进阶》指出，现代摘要系统依赖注意力机制（Attention Mechanism）量化文本单元重要性，结合序列生成模型输出连贯摘要（Cambridge University Press）。
来源：《Advanced Natural Language Processing》（2023版）
行业标准规范
国际标准组织ISO/TC 37将摘要质量评估指标明确为：信息完整性（ROUGE评分）、可读性（Flesch指数）与一致性（人工评测）（ISO Standards）。
来源：ISO 24617-8:2023 语言资源管理标准
“Summarisation”（或美式拼写“summarization”）是一个名词，指将复杂信息提炼成简明版本的过程。其核心含义是通过筛选、整合关键内容，保留原始材料的核心思想，同时大幅缩减篇幅。
具体解析如下：
指通过删除冗余细节、突出要点的方式，将长文本、数据或复杂内容转化为简洁摘要的行为或技术。例如：
若需了解具体技术实现（如Transformer模型在文本摘要中的应用），可进一步说明需求。当前解释已覆盖语言学定义、分类及实际场景。
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