自动文本摘要（Auto Text Summarization）是自然语言处理（NLP, Natural Language Processing）中一个比较难的任务。新闻的摘要要求编辑能够从新闻事件中提取出最关键的信息点，然后重新组织语言进行描述；一般论文的摘要要求作者先表述清楚问题，对前人工作中不完善的地方进行总结，然后用更凝练的语言描述自己的工作；综述性质的论文要求作者通读大量相关领域的工作，用最概括性的语言将每份工作的贡献、创新点写出来，并对每份工作的优缺点进行比较。本质上，文本摘要是一种信息过滤，输出的文本比输入的文本少很多，但却包含了主要的信息，有点类似主成分分析(PCA)。从某种意义上，文本摘要与推荐系统的功能类似，都是为了提取出用户感兴趣的内容，只是使用的方法有很大不同。