深度学习文本摘要：使用深度神经网络生成精确的文本摘要

在自然语言处理领域，文本摘要是将一段长文本压缩成简洁概括的过程。传统的文本摘要方法通常依赖于手工设计的规则和特征工程，而深度学习技术的出现为自动化文本摘要提供了新的可能性。本文将介绍使用深度神经网络生成精确的文本摘要的方法，并提供相应的源代码。

在深度学习中，循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和注意力机制（Attention Mechanism）是两种常用的模型架构，被广泛用于文本生成和摘要任务。下面我们将使用Python和TensorFlow来展示一个简单的基于深度学习的文本摘要生成模型。

首先，我们需要准备数据集。这里以英文新闻摘要数据集为例，包含了一系列新闻文章及其对应的摘要。数据集的预处理包括分词、去除停用词等步骤，以便于模型的训练和测试。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorfl