针对现有生成式摘要模型生成过程中存在原文本关键信息缺失和内容难控制的问题，提出一种结合抽取方法引导的生成式文本摘要方法.该方法首先通过抽取模型从原文本中获取关键句，然后采用双编码策略，分别编码关键句和新闻文本，使关键信息在解码过程中引导生成摘要，最后引入专家网络在解码时筛选信息，以进一步引导摘要生成.在数据集CNN/Daily Mail和XSum上的实验结果表明，该模型可有效改进生成式文本摘要的性能.该方法 在一定程度上提高了生成摘要对原文本关键信息的包含量，同时缓解了生成内容难控制的问题.