文本摘要：抽取式摘要：多文档抽取式摘要技术教程.pdf

文本摘要：抽取式摘要：多文档抽取式摘要技术教程

1文本摘要概述

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，包括新闻、报告、社

交媒体帖子等。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，

生成简洁的概述，帮助用户快速理解文本内容，节省时间。这对于新闻聚合、

学术文献检索、在线阅读等领域尤为重要，能够显著提升信息处理的效率和用

户体验。

1.2抽取式摘要与生成式摘要的区别

1.2.1抽取式摘要

抽取式摘要技术基于原文，通过算法挑选出原文中最具代表性和信息量的

句子或片段，直接组合成摘要。这种方法保留了原文的语义，但可能无法生成

连贯的、全新的摘要文本。其核心在于如何准确地识别和选择关键句子。

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,num_sentences=3):

使用TF-IDF算法生成抽取式摘要。

参数:

text(str):需要摘要的原始文本。

num_sentences(int):摘要中包含的句子数量。

返回:

str:生成的摘要文本。

#分句

sentences=sent_tokenize(text)

1

#计算TF-IDF

vectorizer=TfidfVectorizer()

tfidf_matrix=vectorizer.fit_transform(sentences)

#计算句子的TF-IDF得分

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

#选择得分最高的句子

top_sentences=[sentences[i]foriinnp.argsort(sentence_scores)[::-1][:num_sentences]]

#生成摘要

summary=.join(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、问答系统等方面有着

广泛的应用。近年来，深度学习技术的发展极大地推动了NLP的进步，使得机器能够更准

确地理解语义，处理复杂的语言结构。

#生成摘要

summary=extractive_summary(text)

print(summary)

1.2.2生成式摘要

生成式摘要则不局限于原文的句子，而是通过理解原文的语义，生成新的、

连贯的摘要文本。这种方法能够创造全新的句子，但对算法的语义理解和生成

能力要求较高。其核心在于如何准确地理解原文语义并生成自然流畅的文本。

示例代码：基于Seq2Seq模型的生成式摘要

fromtensorflow.keras.preprocessing.textimportTokenizer

fromtensorflow.keras.preprocessing.sequenceimportpad_sequences

fromtensorflow.keras.modelsimportModel

fromtensorflow.keras.layersimportInput,LSTM,Embedding,Dense

defbuild_seq2seq_model(input_dim,output_dim,embedding_dim,max_length):

构建Seq2Seq模型用于生成式摘要。

参数:

input_dim(int):输入词汇表大小。

output_dim(int):输出词汇表大小。

2

embedding_dim(int):词嵌入维度。

max_length(int):输入序列的最大长度。

返回:

Model:构建的Seq2Seq模型。