في السنوات الأخيرة، شهدنا نجاحًا ملحوظًا في استخدام الشبكات العصبية العميقة في تلخيص النصوص. ومع ذلك، لا يوجد فهم واضح لـ \textit{سبب} هذا الأداء المتميز أو \textit{كيفية} تحسينه. في هذه الورقة البحثية، نسعى إلى فهم أفضل لكيفية الاستفادة من أنظمة التلخيص الاستخراجي العصبي من خلال أنواع مختلفة من هياكل النماذج والمعرفة القابلة للنقل وطرق التعلم. بالإضافة إلى ذلك، وجدنا طريقة فعالة لتحسين الإطارات الحالية وتحقيق أفضل النتائج على مجموعة بيانات CNN/DailyMail بهامش كبير بناءً على ملاحظاتنا وتحليلاتنا. نأمل أن يوفر عملنا المزيد من الدلائل للبحوث المستقبلية في مجال التلخيص الاستخراجي.