是的，上下文嵌入可以用于文本摘要和生成。上下文嵌入是一种将上下文信息编码为向量表示的技术，可用于捕捉文本中的语义关系和语境信息。

  在文本摘要中，上下文嵌入可以帮助系统理解整个文本的语义和重要内容。它可以将输入文本转换为固定维度的向量表示，以便进行自动摘要生成。通过将摘要和生成任务作为序列到序列（seq2seq）问题，使用编码器-解码器架构和注意力机制，可以利用上下文嵌入来生成摘要，捕捉输入文本的重要信息并生成概括性的摘要。

  在文本生成中，上下文嵌入也是非常有用的。它可以用于生成连贯的和符合上下文的文本，如对话系统、机器翻译和问答系统等。通过在输入中引入上下文嵌入，系统可以更好地理解前文的语义和信息，并根据上下文生成合适的回答或翻译。

  上下文嵌入可以通过多种技术来实现，包括词嵌入（如Word2Vec、GloVe和BERT）、句子嵌入（如Doc2Vec和Skip-Thought Vectors）、预训练语言模型（如BERT和GPT）等。这些技术可以帮助系统从大量的语料库中学习上下文信息，并将其编码为向量表示，在文本摘要和生成任务中发挥作用。

  总之，上下文嵌入是一种有助于文本摘要和生成的技术，可以帮助系统理解上下文信息，并生成符合语义和语境的文本。