利用上下文嵌入进行文本生成和文本摘要是自然语言处理领域的重要任务之一。上下文嵌入指的是将文本中的词语或句子嵌入到一个连续向量空间中，并利用这些嵌入表示文本的语义信息。下面将分别介绍在文本生成和文本摘要任务中如何利用上下文嵌入。

  1. 文本生成：

  在文本生成任务中，我们需要根据给定的上下文生成新的文本。利用上下文嵌入进行文本生成可以分为两个步骤：编码和解码。

  编码阶段：首先，我们需要将输入文本转化为上下文嵌入。常见的方法包括word2vec、GloVe和BERT等。这些模型可以将文本中的词语嵌入为连续向量表示，捕捉词语的语义信息和上下文关系。

  解码阶段：在编码阶段得到上下文嵌入后，我们可以使用循环神经网络（RNN）或者变换器（Transformer）等模型对其进行解码，生成新的文本。在解码阶段，模型根据上下文嵌入预测下一个词语，并将预测的词语添加到上下文中，继续迭代生成下一个词语，直至生成完整的文本。

  2. 文本摘要：

  文本摘要任务是将一篇较长的文本切割成更加紧凑的摘要。利用上下文嵌入进行文本摘要可以采用基于序列到序列的模型。

  编码阶段：首先，我们将输入文本转化为上下文嵌入。与文本生成任务类似，可以使用word2vec、GloVe、BERT等模型将文本中的词语嵌入为连续向量表示。然后，将这些词语的上下文嵌入输入到编码器模型中。编码器可以是RNN或Transformer等模型，用于捕捉上下文嵌入中的语义信息和句子间的关系。

  解码阶段：在编码阶段得到上下文嵌入后，我们可以使用解码器模型对其进行解码，生成文本摘要。解码器可以采用注意力机制（Attention）来关注输入文本的不同部分，确保生成的摘要准确合理。

  需要注意的是，在文本生成和文本摘要任务中，上下文嵌入的选择和模型的设计需要根据具体的应用场景和数据集进行调整和优化。此外，为了提高生成质量，可以使用一些优化技术，如强化学习和对抗训练等。