本发明属于文本摘要提取技术领域，尤其为一种基于BERTSUM模型的文本摘要提取方法先对需要提取摘要的文本进行预处理，然后将预处理后的数据输入改进的BERT模型进行处理，判断出应该出现在摘要中的句子，BERT模型的改进过程中，在BERT模型原本的损失函数中增加一个余弦相似度损失，避免了数据处理中过度拟合，使得获得的摘要更加准确；另外，通过加入余弦相似性约束，使得BERT模型在训练早期，获得的结果的损失能够更快的下降，提高数据处理的速度；BERT模型的改进方面还包括加入融合指针网络的UniLM模型，通过融合指针网络的UniLM模型对文本下游生成任务进行微调，提前获取文本中的关键信息词，提高文本摘要的获得速度。