随着信息爆炸时代的到来，海量文本数据的高效处理与理解成为亟待解决的问题。文本摘要作为自然语言处理（NLP）中的关键任务，旨在自动生成简明扼要的文本摘要，帮助用户快速获取关键信息。近年来，基于深度学习的预训练语言模型，尤其是BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），在文本理解和生成任务中取得了显著进展。本文深入探讨了如何利用Python和BERT模型进行文本摘要，包括数据预处理、模型构建与训练、摘要生成及结果评估等环节。首先，介