كشف العلاقة بين العبارات من أجل استخلاص المعلومات البارزة هو دائمًا فنًا في تلخيص النصوص باستخلاصية. في هذه الدراسة، نقدّم نسخة محسّنة من نظام الاستخراج-الاستخلاص يُسمّى SEGMENT، حيث يقوم الجزء المُستخرج باكتشاف الكلمات والعبارات المضمنة في الملخص المستهدف، ويُوظّف الجزء المُستخلص هذه الخصائص في إنشاء ملخص سلس. نقدّم طبقة تمثيل للقطع (segment embedding layer) لتعزيز المعلومات المقدمة للجزء المُستخلص، مما يزيد من الترابط بين العبارات. وفي الجزء المُستخرج، دمجنا آلية التصفية مع الوعي بالموقع لتحسين جودة اختيار المعلومات. تُظهر طريقة عملنا تحسينات واعدة على مجموعة بيانات CNN/DM، وتفوق الحد الأقصى الحالي بنسبة 5.1% في مقياس ROUGE-1 و5% في مقياس ROUGE-2.