一、什么是文章摘要？
文章摘要是一篇文章的精简版，主要通过提取文章的关键信息、主题和结论来概括文章的主旨。通常情况下，文章摘要的长度不超过原文的30%，且能够准确反映原文的内容。
二、传统方法生成文章摘要的缺点
在传统的文章摘要生成方法中，通常采用基于规则或统计的方法，由人工制定的规则或使用机器学习算法进行训练。虽然这些方法在某些情况下能够生成较为准确的摘要，但是也存在以下的一些缺点：
缺乏智能化：传统方法需要人工制定规则或开展算法训练，导致摘要生成缺乏智能化。
易受文本差异影响：传统方法对于文本差异比较敏感，对于新闻报道等长文本的摘要生成效果较差。
三、如何使用AI智能技术生成文章摘要
随着深度学习技术的发展，许多基于深度学习的自然语言处理方法也得到了快速发展。其中，基于神经网络的方法是当前最为先进的技术之一。因此，我们可以使用基于神经网络的技术来生成文章摘要，具体过程如下：
1.文本向量化：使用机器学习技术将文本转化为矩阵或向量形式，这是神经网络的输入。
2.神经网络训练：使用多层的神经网络结构，使得机器可以通过学习原始的文本数据进行特征提取和分类等操作。
3.文本摘要生成：实现基于神经网络的文本摘要生成科学技术，从而实现文章摘要的自动生成和输出。
值得注意的是，基于神经网络的方法在处理较长文本时往往效果更为优良，具有更强的智能化和记忆能力，因此更为适合于文章摘要的生成。
四、基于AI智能技术生成文章摘要的优点
相对于传统的文章摘要生成方法，基于AI智能技术的方法能够具备以下优点：
提高准确度：使用神经网络可以解决传统方法的敏感性问题，从而提高文章摘要的准确度。
提高效率：通过自动化生成，可以大大提高文章摘要的生成效率。
提高人效：有了文章摘要的自动生成，人们可以将更多的时间用于分析、创新等知识密集型领域。
五、总结
随着自然语言处理技术和人工智能技术的不断发展和创新，我们可以使用更加智能化和快速的方法来生成文章摘要。未来，随着科技的进化，我们相信可以通过AI技术打造出更为先进、智能和可靠的自动化文章摘要生成系统。
