摘要 (summarization) 是在保留原文含义的前提下，将文本压缩为更短内容的处理。新闻标题、书籍腰封、论文摘要、搜索结果片段等，日常生活中处处可见摘要的应用。在有字数限制的场景中，摘要技术直接决定了信息传递的质量。

摘要有两种基本方法。抽取式摘要 (extractive summarization) 从原文中直接抽取重要度高的句子并排列组合。通过 TF-IDF 或 TextRank 等算法对每个句子进行重要度评分，选取得分最高的句子。由于直接使用原文表述，准确性较高，但句子之间的衔接可能不够自然。

生成式摘要 (abstractive summarization) 在理解原文内容的基础上，用新的语句进行改写。人类所做的摘要大多属于这种方式。近年来，GPT、BART 等大语言模型使机器生成式摘要的质量有了飞跃性提升。但存在将原文中没有的信息作为"幻觉" (hallucination) 生成出来的风险，需要建立事实准确性的验证机制。

摘要的质量通过"压缩率"和"信息保留率"的平衡来评估。将 1,000 字的文章压缩为 200 字，即压缩到原文的两成 (削减八成)，但如果遗漏了重要信息就不能算好的摘要。反之，为了涵盖所有信息而写到 800 字，摘要的价值就大打折扣。合适的压缩率随目的和媒介的不同而变化很大，并没有统一的正确答案，不过压缩到原文的几分之一是一个大致的着眼点。

实际工作中的摘要需要配合不同媒介的字数限制：搜索结果的 Meta 描述以约 120 字符为一个着眼点 (Google 并未规定正式的字数上限)；X (原 Twitter) 采用加权 280 单位的计法 (中文字符每个算作 2 个单位，因此纯中文帖子实质约 140 字)；手机推送通知只显示能放进显示区域的开头部分；新闻标题则要在一行之内把事情说完。将同一内容压缩为 120 字和压缩为一行标题，所需的技巧完全不同。字数越少，每个字承载的信息密度就需要越高。

字符计数工具是摘要工作的必备工具。在实时确认当前字数与目标字数差距的同时，判断"还需要删减多少"、"这条信息是保留还是舍弃"。提升摘要能力的有效练习是：将同一篇文章分别压缩为 100 字、50 字、20 字。字数限制越严格，越能锻炼辨别真正重要信息的能力。