新闻摘要生成旨在利用计算机自动提取新闻文本的关键信息，生成简洁、准确的摘要，是自然语言处理领域的重要研究方向之一。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于循环神经网络的新闻摘要生成模型取得了显著的成果。
循环神经网络具有强大的序列建模能力，能够有效捕捉新闻文本的长距离依赖关系，从而生成更流畅、更连贯的摘要。
本文首先介绍了新闻摘要生成的研究背景和意义，以及循环神经网络、Seq2Seq模型、注意力机制等相关概念；其次，对国内外基于循环神经网络的新闻摘要生成模型的研究现状进行了综述，重点介绍了不同模型的结构、特点和性能表现，并对各种模型的优缺点进行了比较分析；然后，详细介绍了基于循环神经网络的新闻摘要生成模型的主要研究方法，包括数据预处理、模型构建、模型训练和评估等方面；接着，对现有研究进行了述评，分析了现有模型的优势和局限性，并探讨了未来的研究方向；最后，对全文进行了总结，并展望了新闻摘要生成技术的发展趋势。
关键词：新闻摘要生成；循环神经网络；Seq2Seq模型；注意力机制；深度学习
随着互联网和移动互联网的快速发展，新闻信息呈现爆炸式增长，人们每天接收到的信息量远远超过了过去。
海量的信息给人们获取有效信息带来了极大的挑战，如何从海量信息中快速准确地获取关键信息成为亟待解决的问题。
新闻摘要生成技术应运而生，旨在利用计算机自动提取新闻文本的关键信息，生成简洁、准确的摘要，帮助人们快速了解新闻内容。
新闻摘要生成技术可以广泛应用于新闻网站、新闻客户端、搜索引擎等领域，具有重要的现实意义：
提高信息获取效率：自动生成新闻摘要可以帮助用户快速了解新闻的主要内容，节省阅读时间，提高信息获取效率。
缓解信息过载问题：新闻摘要可以将冗长的新闻文本压缩成简短的摘要，有效缓解信息过载问题。
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