文本摘要：抽取式摘要：注意力机制与抽取式摘要技术教程.pdf

文本摘要：抽取式摘要：注意力机制与抽取式摘要技术教

程

1文本摘要概述

1.1文本摘要的定义与分类

文本摘要（TextSummarization）是指从原始文本中提取或生成一个简短的

版本，保留其主要信息和意义的过程。文本摘要技术广泛应用于新闻、学术论

文、社交媒体等场景，帮助用户快速理解长篇文本的核心内容。根据摘要的生

成方式，文本摘要可以分为两大类：

1.抽取式摘要（ExtractiveSummarization）：直接从原文中抽取关键

句子或片段，组合成摘要。这种方法保留了原文的表达方式，通常用于

快速生成摘要，适用于信息检索和新闻摘要等场景。

2.生成式摘要（AbstractiveSummarization）：通过理解原文内容，重

新生成新的句子来表达核心信息。这种方法更接近人类的摘要方式，能

够产生更简洁、更连贯的摘要，但技术实现上更为复杂。

1.2抽取式摘要与生成式摘要的区别

抽取式摘要和生成式摘要的主要区别在于摘要的生成方式和结果的连贯性：

抽取式摘要：依赖于统计方法或机器学习模型来识别文本中的关

键信息，然后直接从原文中抽取这些信息。这种方法的优点是实现相对

简单，速度快，且能保留原文的风格和语言。缺点是可能无法产生连贯

的摘要，特别是在处理长文本时，抽取的句子可能在语义上不连贯。

生成式摘要：通过深度学习模型，如序列到序列（Seq2Seq）模型

或Transformer模型，理解原文的语义，然后生成新的句子来表达这些信

息。这种方法的优点是能够产生连贯、简洁的摘要，更接近人类的摘要

方式。缺点是技术实现复杂，训练时间长，且可能引入新的语法错误或

信息失真。

1.2.1示例：使用TF-IDF进行抽取式摘要

下面是一个使用TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）算法

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.tokenizeimportsent_tokenize

1

#下载nltk的停用词和PunktTokenizer

nltk.download(stopwords)

nltk.download(punkt)

#原始文本

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、心理学、数学、统计学、物理学、生物学、电子计算机科学、人工智

能、机器学习、信息检索、数据挖掘等都有密切联系。

#分句

sentences=sent_tokenize(text)

#去除停用词

stop_words=set(stopwords.words(english))

filtered_sentences=[sentenceforsentenceinsentencesifnotany(word.lower()instop_wordsf

orwordinsentence.split())]

#使用TF-IDF向量化句子

vectorizer=TfidfVectorizer()

tfidf_matrix=vectorizer.fit_transform(filtered_sentences)

#计算句子间的相似度

sentence_similarity=cosine_similarity(tfidf_matrix,tfidf_matrix)

#计算句子的重要性

sentence_importance=sentence_similarity.sum(axis=1)

sentence_importance=[item[0]for