在文本摘要中处理概念抽取和结构化表示是关键的步骤之一。概念抽取是指从原始文本中提取出重要的概念或关键信息。结构化表示则是将这些概念按照一定的结构进行组织和表示。

  概念抽取可以利用自然语言处理技术，如词频统计、词性标注、命名实体识别等方法。词频统计可以帮助我们找到文本中最常出现的词语，这可能是具有重要信息的概念。词性标注可以帮助我们识别出名词、动词等词性，从而确定概念的类型。命名实体识别可以帮助我们识别出人名、地名、机构名等实体，这些实体往往也是重要的概念。

  结构化表示可以采用各种形式，如树状结构、图结构、关系矩阵等。树状结构可以表示概念之间的层级关系，例如一种具体的概念可以作为另一种抽象概念的子节点。图结构可以表示概念之间的复杂关系，例如概念之间的关联、依存关系等。关系矩阵可以表示概念之间的共现关系，例如两个概念同时出现在同一句话中的次数。

  为了处理概念抽取和结构化表示，可以借助一些自然语言处理工具和技术。例如，可以使用开源的自然语言处理工具，如NLTK、Stanford NLP等，来进行概念抽取和结构化表示。这些工具提供了丰富的功能和算法，可以帮助我们从文本中抽取出概念并进行结构化表示。

  此外，还可以利用机器学习算法来进行概念抽取和结构化表示。例如可以使用基于统计的方法，如TF-IDF、词向量等，来识别和提取出重要的概念。还可以使用基于深度学习的方法，如循环神经网络（RNN）、注意力机制（Attention）等，来学习文本中概念的复杂关系和表示。

  综上所述，在文本摘要中处理概念抽取和结构化表示是一个复杂而关键的任务，可以借助自然语言处理工具和技术，以及机器学习算法来完成。这样可以帮助我们从原始文本中提取出重要的概念，并以结构化的方式表示，为后续的文本摘要生成提供有价值的信息。