文本摘要：OpenAI GPT用于文本摘要技术概论.pdf

文本摘要：OpenAIGPT用于文本摘要技术概论

1文本摘要技术简介

1.1文本摘要的定义与重要性

文本摘要（TextSummarization）是一种自然语言处理技术，旨在从原始文

本中提取或生成一个简短的版本，保留其核心信息和意义。这一技术在信息爆

炸的时代尤为重要，帮助用户快速理解长篇文章、新闻、报告或文档的主要内

容，节省时间，提高效率。文本摘要技术广泛应用于新闻聚合、学术文献检索、

在线阅读推荐系统等领域。

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）技术基于统计和机器学习方法，从

原始文本中直接抽取关键句子或短语，组成摘要。这种方法保留了原文的表达

方式，但可能缺乏连贯性。下面是一个使用TF-IDF（TermFrequency-Inverse

DocumentFrequency）进行抽取式摘要的Python代码示例：

fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer

fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity

importnltk

fromnltk.corpusimportstopwords

fromnltk.tokenizeimportword_tokenize,sent_tokenize

#示例文本

text=

自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实

现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。NLP是一门多学科交叉的

领域，它与语言学、计算机科学、数学、逻辑学、神经科学、心理学和人工智能都有关系。

#分句

sentences=sent_tokenize(text)

#去除停用词

stop_words=set(stopwords.words(chinese))

words=word_tokenize(text)

filtered_text=.join([wordforwordinwordsifwordnotinstop_words])

1

#使用TF-IDF向量化文本

vectorizer=TfidfVectorizer()

tfidf_matrix=vectorizer.fit_transform(sentences)

#计算句子间的相似度

similarity_matrix=cosine_similarity(tfidf_matrix)

#选择得分最高的句子作为摘要

sentence_scores=similarity_matrix.sum(axis=1)

top_sentence=sentences[sentence_scores.argmax()]

summary=top_sentence

print(原始文本：)

print(text)

print(\n抽取式摘要：)

print(summary)

1.2.2生成式摘要

生成式摘要（AbstractiveSummarization）则使用深度学习技术，如OpenAI

的GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型，生成新的句子来概括原文。

这种方法可以创造更连贯、更自然的摘要，但实现难度较高。以下是一个使用

HuggingFace的Transformers库进行生成式摘要的Python代码示例：

fromtransformersimportpipeline

#初始化摘要生成器

summarizer=pipeline(summarization)

#示例文本

text=

自然语言处理（）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实

NLP

现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。是一门多学科交叉的

NLP

领域，它与语言学、计算机科学、数学、逻辑学、神经科学、心理学和人工智能都有关系。

#生成摘要

summary=summarizer(text,max_length=100,