في هذا البحث، نقترح عملية معادية (adversarial) للملخصة النصية التلخيصية (abstractive text summarization)، حيث ندرب في الوقت نفسه نموذجًا توليديًا G ونموذجًا تمييزيًا D. وبشكل خاص، نبني المولد G كوكيل للتعلم التعزيزي (reinforcement learning)، الذي يأخذ النص الخام كمدخل ويتنبأ بالملخص التلخيصي. كما نبني مميزًا يحاول التمييز بين الملخص المولّد والملخص الحقيقي. تظهر التجارب الواسعة أن نموذجنا يحقق درجات ROUGE تنافسية مع أفضل الطرق الحالية على مجموعة بيانات CNN/Daily Mail. من الناحية النوعية، نوضح أن نموذجنا قادر على إنتاج ملخصات أكثر تلخيصية، قابلة للقراءة ومتنوعة.