上下文嵌入是一种将文本转换为向量表示的技术，以捕捉文本之间的语义和关联性。在自动文摘和文本摘要任务中，上下文嵌入可以提供有关文本主题、关键信息和重要细节的指导。

  在自动文摘任务中，上下文嵌入可以帮助识别和捕捉重要的句子或段落。通过对整个文本进行嵌入表示，可以使用聚类、关键词提取、语义相似度等技术来识别文本中的重要信息。例如，可以使用聚类算法将相似的句子或段落组合在一起，然后选择每个聚类中最具代表性的句子作为摘要。

  在文本摘要任务中，上下文嵌入可以帮助生成准确和连贯的摘要。通过将摘要目标与整个文本上下文相关联，可以使用生成模型（如Seq2Seq模型）来生成与输入文本相关的摘要。上下文嵌入可以用作模型的输入，帮助模型理解和表达文本的语义信息。

  此外，上下文嵌入还可以辅助文本摘要中的关键句子选择。通过使用预训练的上下文嵌入模型（如BERT），可以计算每个句子与整个文本之间的相似度，从而找到最相关的句子作为摘要的一部分。

  需要注意的是，上下文嵌入并不能解决自动文摘和文本摘要的所有问题。其他技术，如语言模型、注意力机制、评估指标等，也需要结合使用，以达到更好的摘要质量和效果。而且，上下文嵌入模型的性能和效果与使用的数据、模型架构和训练方法等因素有关，需要根据具体任务和数据进行调优和选择。