يجب أن لا يقتصر الملخص الاستنتاجي عالي الجودة على نسخ النصوص المصدرية المميزة كملخصات، بل ينبغي أن يسعى إلى إنتاج كلمات مفاهيمية جديدة للتعبير عن التفاصيل المحددة. مستوحى من نموذج توليد المؤشر المتسلسل (pointer generator sequence-to-sequence) الشهير، يقدم هذا البحث شبكة مؤشر مفاهيمي لتحسين هذه الجوانب في عملية تلخيص النصوص الاستنتاجية. تعتمد الشبكة على تمثيلات مفاهيمية قائمة على المعرفة ومحسّسة بالسياق لاستخلاص مجموعة موسعة من المفاهيم المرشحة. ثم تستخدم النموذج هذه المجموعة المفاهيمية مع النص الأصلي لتحديد الخيار الأنسب. ويُنتج هذا النهج المشترك ملخصات استنتاجية تضم مفاهيمًا ذات مستوى أعلى من المعنى. كما تم تحسين نموذج التدريب بطريقة تتكيف مع مختلف أنواع البيانات، وذلك عبر منهج جديد للتعلم المُراقب عن بعد (distantly-supervised learning) المُوجه بالملخصات المرجعية ومجموعة الاختبار. في المجمل، يُظهر النهج المقترح تحسينات إحصائية ذات دلالة واضحة مقارنةً بعدة نماذج رائدة في مجال التلخيص على كلا مجموعتي البيانات DUC-2004 وGigaword. كما يدعم تقييم بشري لقدرات النموذج الاستنتاجية جودة الملخصات التي تُنتج ضمن هذا الإطار.