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文本摘要：BERT用于文本摘要：1.文本摘要概述与应用领

域

1文本摘要基础概念

1.1文本摘要的定义

文本摘要（TextSummarization）是指从原始文本中提取关键信息，生成一

个较短的版本，同时保留文本的主要意义和信息。这一过程旨在帮助用户快速

理解长篇文本的核心内容，减少阅读时间，提高信息获取效率。文本摘要技术

广泛应用于新闻、学术论文、社交媒体、电子邮件等领域，是自然语言处理

（NLP）中的一个重要研究方向。

1.2文本摘要的类型：抽取式与生成式

1.2.1抽取式摘要

抽取式摘要（ExtractiveSummarization）是通过算法从原始文本中挑选出最

具代表性的句子或片段，直接组合成摘要。这种方法不改变原文的句子结构，

而是基于统计或机器学习模型，评估每个句子的重要性，选择得分最高的句子

作为摘要的一部分。抽取式摘要通常更简单、更快，但可能无法生成连贯的、

全新的句子。

示例代码：基于TF-IDF的抽取式摘要

fromgensim.summarizationimportsummarize

#原始文本

text=

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是Google在2018年提出的

一种预训练模型，

它在自然语言处理领域取得了显著的成果。BERT模型基于Transformer架构，能够理解文

本的双向上下文，

这使得它在处理语言理解任务时具有优势。BERT的出现，推动了NLP领域的发展，特别是

在文本分类、

情感分析、问答系统和文本摘要等任务上。

#使用gensim库的summarize函数生成摘要

1

summary=summarize(text,ratio=0.5)

print(summary)

代码解释

在上述代码中，我们使用了gensim库中的summarize函数来生成抽取式摘

要。text变量存储了原始文本，ratio参数控制摘要的长度，其值为0.5意味着

摘要长度大约为原始文本长度的一半。summarize函数内部使用了TF-IDF算法

来评估句子的重要性，最终输出摘要。

1.2.2生成式摘要

生成式摘要（AbstractiveSummarization）则更加复杂，它不仅需要理解文

本的含义，还要能够生成新的句子来表达这些含义。这种方法通常使用深度学

习模型，如序列到序列（Seq2Seq）模型或基于Transformer的模型，来学习如

何从原始文本中生成摘要。生成式摘要能够创造更自然、更连贯的摘要，但实

现难度和计算成本相对较高。

示例代码：使用BERT进行生成式摘要

fromtransformersimportBertTokenizer,BertForConditionalGeneration

#初始化BERT模型和分词器

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(bert-base-uncased)

model=BertForConditionalGeneration.from_pretrained(bert-base-uncased)

#原始文本

text=

（）是在年提出的

BERTBidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformersGoogle2018

一种预训练模型，

它在自然语言处理领域取得了显著的成果。BERT模型基于Transformer架构，能够理解文

本的双向上下文，

这使得它在处理语言理解任务时具有优势。BERT的出现，推动了NLP领域的发展，特别是

在文本分类、

情感分析、问答系统和文本摘要等任务上。

#对文本进行编码

inputs=tokenizer.encode(text,return_tensors=pt)

#生成摘要

summary_ids=model.generate(inputs,max_length=100,num_beams=4,early_stopping=True)

summary=tokenizer.decode(summary_ids[0]