用代码生成一个文本摘要并阐述其关键概念。

给定一篇指定的长文章。例如，一篇论文或新闻报道。
生成文本摘要的主要思路是通过自然语言处理技术从原始文本中识别关键概念，然后提取最相关的句子或短语来生成一个简短的摘要。具体步骤可能包括以下几个方面：

1. 文本预处理：对原始文本进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，以便更好地理解文本内容。

2. 计算词频和重要性：通过算法如TF-IDF计算每个单词在文本中的重要性，并结合句子长度、位置等因素确定最相关的句子。

3. 生成摘要：根据计算结果，从原始文本中提取最相关且无冗余的句子或短语，并组合成一个简洁的摘要。

以下是一个简单的Python代码示例，演示文本摘要的生成过程：

```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
from heapq import nlargest

def generate_summary(text, n):
    # 1.文本预处理
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    words = word_tokenize(text.lower())
    words = [word for word in words if word.isalpha() and word not in stop_words]
    freq_dist = nltk.FreqDist(words)
    
    # 2.计算重要性
    sentence_scores = {}
    for sentence in sent_tokenize(text):
        for word in word_tokenize(sentence.lower()):
            if word in freq_dist:
                if len(sentence.split(' ')) < 30:
                    if sentence not in sentence_scores:
                        sentence_scores[sentence] = freq_dist[word]
                    else:
                        sentence_scores[sentence] += freq_dist[word]
    
    # 3.生成摘要
    summary = nlargest(n, sentence_scores, key=sentence_scores.get)
    return ' '.join(summary)

# 使用示例
text = ...  # 长文章的字符串表示
summary = generate_summary(text, n=3)  # 提取3个最重要的句子作为摘要
print(summary)
```

关键概念：

1. 自然语言处理技术：涉及自然语言理解、文本分析等技术，帮助计算机能够处理和理解人类语言。

2. TF-IDF算法：一种衡量单词在文本中重要性的算法，通过计算单词在文本集合中的词频和在单个文档中的出现频率，来确定其重要性。

3. 句子评分：通过对每个句子进行打分或评分，来确定其在文本中的重要程度。评分算法可以考虑单词重要性、句子长度、位置等因素。