تقييم الجمل واختيارها هما خطوتان رئيسيتان في أنظمة تلخيص الوثائق الاستخراجية. ومع ذلك، فإن الأعمال السابقة تتعامل معهما كمهام فرعية منفصلة. في هذا البحث، نقدم إطارًا جديدًا لشبكة عصبية من النهاية إلى النهاية لتلخيص الوثائق الاستخراجية من خلال التعلم المشترك لتقييم واختيار الجمل. أولاً، يقرأ الإطار جمل الوثيقة باستخدام مرمِّز متدرج للحصول على تمثيل الجمل. ثم يقوم ببناء الملخص النهائي باستخراج الجمل واحدة تلو الأخرى. يختلف نهجنا عن الطرق السابقة في أنه يدمج استراتيجية الاختيار في نموذج التقييم، مما يتنبأ مباشرة بأهمية النسبية للجمل المعطاة بناءً على الجمل المختارة سابقًا. أظهرت التجارب على مجموعة بيانات CNN/Daily Mail أن الإطار المقترح يتفوق بشكل كبير على أفضل نماذج التلخيص الاستخراجي الحالية.