文本摘要：Transformers在文本摘要中的应用：11.文本摘要的评估方法与指标.pdf

文本摘要：Transformers在文本摘要中的应用：11.文本摘

要的评估方法与指标

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，包括新闻文章、学术

论文、社交媒体帖子等。文本摘要技术旨在从这些长文本中提取或生成关键信

息，帮助用户快速理解文本的主要内容，节省阅读时间。例如，新闻摘要可以

提供新闻的主要事件和关键细节，而无需阅读整篇文章。在学术领域，摘要可

以帮助研究人员快速筛选出与他们研究主题相关的论文。

1.2文本摘要的主要类型

文本摘要主要分为两大类：抽取式摘要和生成式摘要。

1.2.1抽取式摘要

抽取式摘要技术从原始文本中直接抽取关键句子或片段，组合成摘要。这

种方法基于文本中句子的重要性评分，通常使用统计或机器学习方法来评估句

子对整个文档的贡献度。例如，TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种常用的统计

方法，用于衡量一个词在文档中的重要性。下面是一个使用TF-IDF进行抽取式

摘要的Python代码示例：

fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer

fromnltk.tokenizeimportsent_tokenize

#原始文本

text=在信息爆炸的时代，每天都有大量的文本数据产生。文本摘要技术旨在从这些长文

本中提取或生成关键信息，帮助用户快速理解文本的主要内容，节省阅读时间。例如，新

闻摘要可以提供新闻的主要事件和关键细节，而无需阅读整篇文章。在学术领域，摘要可

以帮助研究人员快速筛选出与他们研究主题相关的论文。

#分句

sentences=sent_tokenize(text)

#使用TF-IDF向量化

vectorizer=TfidfVectorizer()

tfidf_matrix=vectorizer.fit_transform(sentences)

1

#计算句子的TF-IDF得分

scores=tfidf_matrix.toarray().sum(axis=1)

#找到得分最高的句子

summary=sentences[scores.argmax()]

print(抽取式摘要:,summary)

1.2.2生成式摘要

生成式摘要技术则不同，它不直接从原文中抽取句子，而是通过理解原文

内容，生成新的、简洁的文本描述。这种方法通常使用深度学习模型，如

Transformer，来实现。Transformer模型能够处理长序列数据，通过自注意力机

制捕捉文本中的依赖关系，从而生成高质量的摘要。下面是一个使用Hugging

Face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)

#原始文本

text=在信息爆炸的时代，每天都有大量的文本数据产生。文本摘要技术旨在从这些长文

本中提取或生成关键信息，帮助用户快速理解文本的主要内容，节省阅读时间。例如，新

闻摘要可以提供新闻的主要事件和关键细节，而无需阅读整篇文章。在学术领域，摘要可

以帮助研究人员快速筛选出与他们研究主题相关的论文。

#生成摘要

summary=summarizer(text,max_length=100,min_length=30,do_sample=False)

print(生成式摘要:,summary[0][summary_text])

生成式摘要能够提供更自然、更流畅的文本，但计算成本相对较高，且需

要大量的训练数据和强大的计算资源。

通过以上两种方法，我们可以根据具体需求选择合适的文本摘要技术，无

论是需要快速提取关键信息，还是生成高质量的文本描述。

2Transformers在文本摘要中的角色

2.1Transformers模型简介

Transformers模型自2017年由Vaswani等人在论文《AttentionisAllYou

Need》中提出以来，迅速成为自然语言处理（NLP）领域中的重要工具。该模

型摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的序列依赖性，

引入了自注意力机制（Self-Attention），使得模型能够并行处