基于给定的一组文本数据集，为每个文本生成一个基础摘要。
给定一组长文本（如新闻文章或博客帖子）数据集作为输入。输入字段应该包含数据集中的一些示例。
为每个文本生成基础摘要通常是一个自然语言处理（NLP）中的文本摘要任务。常见的方法包括提取式摘要和抽象式摘要。

在提取式摘要中，算法根据文本内容对句子进行排序并提取重要的句子来生成摘要。这通常涉及到使用基于统计的技术，例如，TF-IDF和句子相似性计算。在抽象式摘要中，文本被概括为一些概念和关键短语，可以使用深度学习技术，例如递归神经网络（RNNs）和注意力机制来完成。

需要根据特定的任务和数据集选择合适的方法。一些常见的NLP工具包，例如NLTK和spaCy，提供了用于实现文本摘要的API和模块。