神经序列到序列模型在抽象总结任务中取得了很大的成功。 但是，由于输入长度的限制，以前的大多数工作只能使用引语作为输入来生成抽象性摘要，而忽略了文档的关键信息。 为了缓解这个问题，我们提出了一种新颖的方法，通过使用提取性摘要来改进神经语句摘要，其目的是尽可能充分利用文档信息。 此外，我们提出了流线型策略和系统组合策略，以实现内容在不同视图中的融合，可以轻松地将其应用于其他领域。 在CNN / Daily Mail数据集上的实验结果表明，我们提出的两种策略都可以显着提高神经语句摘要的性能。