预估摘要是一种通过自然语言处理技术，从大段文本中提取出关键信息并生成简洁、准确的摘要。它的目标是帮助用户快速了解文本的主要内容，节省阅读时间。

预估摘要的生成过程通常包括以下几个步骤：

1. 文本分析：首先，对输入的文本进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，以便更好地理解文本的语义和结构。

2. 句子重要性计算：根据文本中各个句子的关键词、句子长度、句子位置等因素，计算每个句子的重要性得分。一般来说，重要性得分高的句子往往包含了文章的核心信息。

3. 摘要生成：根据句子的重要性得分，选择得分较高的若干句子作为摘要的候选句子。然后，根据一定的规则或者模型，将这些候选句子组合成一个简洁、准确的摘要。

需要注意的是，为了避免结果中出现政治、seqing、db和暴力等不适宜内容，预估摘要的生成过程通常会结合一些过滤机制。这些过滤机制可以是基于关键词的过滤、敏感词库的过滤，或者是结合机器学习模型进行内容分类和过滤等手段。

总的来说，预估摘要是根据文本的重要性和关键信息，生成简洁、准确的摘要，帮助用户快速了解文本内容，同时通过过滤机制确保结果中不包含不适宜的内容。