自动文本摘要作为自然语言处理领域的重要任务之一，旨在将冗长的文本信息压缩成简洁、准确的摘要，方便用户快速获取关键信息。

近年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于Seq2Seq模型的生成式自动文本摘要方法取得了显著成果，成为该领域的研究热点。

本综述首先概述了自动文本摘要技术的发展历程，介绍了Seq2Seq模型的基本原理及其在文本摘要中的应用；接着重点探讨了基于Seq2Seq的生成式自动文本摘要关键技术，包括文本表示方法、解码策略、摘要评估指标以及模型训练与优化等方面；然后对相关研究成果进行分析和评价，比较不同方法的优缺点和适用场景；最后展望了未来研究方向和发展趋势，为推动生成式自动文本摘要技术的进一步发展提供参考。

关键词：自动文本摘要；Seq2Seq模型；深度学习；自然语言处理；文本生成

#1.1自动文本摘要
自动文本摘要（AutomaticTextSummarization，ATS）是指利用计算机自动地从原始文本中提取或生成简洁、准确的摘要，保留原始文本的主要信息，方便用户快速了解文本内容。

#1.2Seq2Seq模型
Seq2Seq模型，又称序列到序列模型（Sequence-to-SequenceModel），是一种基于深度学习的编码器-解码器框架，最初应用于机器翻译领域。

它由两个主要部分组成：编码器和解码器。

编码器负责将输入序列（例如源语言句子）编码成一个固定长度的向量表示，解码器则根据编码器的输出生成目标序列（例如目标语言句子）。

#1.3生成式自动文本摘要
生成式自动文本摘要（AbstractiveTextSummarization）是指利用模型学习原始文本的语义信息，并使用自然语言生成技术生成新的句子来概括文本主要内容的方法，其生成的摘要不局限于原文中的词语或句子。

#1.4Seq2Seq模型在自动文本摘要中的应用
在自动文本摘要任务中，Seq2Seq模型将原始文本作为输入序列，通过编码器将其编码成语义向量，然后利用解码器根据语义向量生成摘要序列。