نقدم نموذجًا جديدًا تدريسيًا تسلسليًا لاستخلاص الملخصات يُسمى SWAP-NET (جمل و كلمات من شبكات المؤشر المتداخلة). تتكوّن الملخصات المستخلصة من مجموعة مختارة من الجمل المميزة من النص المدخل، والتي غالبًا ما تتضمّن أيضًا كلمات رئيسية مهمة. بالاعتماد على هذا المبدأ، صممنا SWAP-NET الذي يُمثّل التفاعل بين الكلمات الرئيسية والجمل المميزة باستخدام معمارية جديدة تعتمد على شبكة مؤشر ذات مستويين. يُحدّد SWAP-NET كلًّا من الجمل المميزة والكلمات الرئيسية في المستند المدخل، ثم يدمج بينهما لتكوين الملخص المستخلص. أظهرت التجارب على مجموعات بيانات معيارية كبيرة كفاءة SWAP-NET، التي تتفوّق على أحدث النماذج المستخلصة للملخصات.