文本摘要：BERT用于文本摘要：12.文本摘要中的挑战与解决方案.pdf

文本摘要：BERT用于文本摘要：12.文本摘要中的挑战与解

决方案

1文本摘要简介

1.1文本摘要的重要性

在信息爆炸的时代，每天都有大量的文本数据产生，从新闻文章、学术论

文到社交媒体帖子。文本摘要技术的出现，旨在从这些长篇大论中提取关键信

息，生成简洁、精炼的摘要，帮助人们快速理解文本的主要内容，节省时间，

提高信息处理效率。例如，在新闻领域，自动摘要可以快速生成新闻要点，便

于读者快速浏览；在学术研究中，摘要生成可以帮助科研人员快速筛选出与研

究主题相关的文献。

1.2文本摘要的类型：抽取式与生成式

1.2.1抽取式摘要

抽取式摘要技术基于统计和自然语言处理方法，从原始文本中直接抽取关

键句子或短语，组合成摘要。这种方法的优点是生成的摘要信息准确，与原文

保持高度一致，但缺点是生成的摘要可能缺乏连贯性和可读性，且无法创造新

的句子。

示例代码：基于TF-IDF的抽取式摘要

fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer

fromnltk.tokenizeimportsent_tokenize

importnumpyasnp

defextractive_summary(text,n=3):

使用TF-IDF生成抽取式摘要

:paramtext:原始文本

:paramn:摘要中包含的句子数量

:return:摘要文本

sentences=sent_tokenize(text)

vectorizer=TfidfVectorizer()

X=vectorizer.fit_transform(sentences)

1

sentence_scores=np.sum(X,axis=1)

top_sentences=np.argsort(sentence_scores)[::-1][:n]

summary=.join([sentences[i]foriinsorted(top_sentences)])

returnsummary

#示例文本

text=自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机理解、

解释和生成人类语言。NLP技术在有哪些信誉好的足球投注网站引擎、机器翻译、情感分析、问答系统等领域有着

广泛的应用。近年来，深度学习技术，尤其是基于Transformer的模型，如BERT，已经在

NLP任务中取得了显著的成果。

#生成摘要

summary=extractive_summary(text)

print(summary)

1.2.2生成式摘要

生成式摘要技术则使用深度学习模型，如序列到序列（Seq2Seq）模型或

Transformer模型，对原始文本进行理解和重述，生成新的、连贯的摘要。这种

方法的优点是可以创造新的句子，摘要更具可读性和连贯性，但对模型的训练

和理解能力要求较高。

示例代码：基于BERT的生成式摘要

fromtransformersimportBertTokenizer,BertForConditionalGeneration

importtorch

defgenerative_summary(text,model_name=bert-base-uncased,max_length=100):

使用BERT生成生成式摘要

:paramtext:原始文本

:parammodel_name:BERT模型名称

:parammax_length:摘要的最大长度

:return:摘要文本

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(model_name)

model=BertForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name)

inputs=tokenizer(text,return_tensors=pt,max_length=512,truncation=True)

summary_ids=model.generate(inputs[input_ids],max_length=max_length,num_beams=4,e

arly_stopping=T