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文本摘要：BERT用于文本摘要：14.文本摘要在新闻、学术

和社交媒体中的应用案例

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，每天都有大量的新闻、学术论文和社交媒体内容产生。

文本摘要技术能够从这些长篇大论中提取关键信息，帮助用户快速理解文章主

旨，节省阅读时间。例如，在新闻领域，摘要可以提供新闻的主要事件和背景，

而在学术领域，摘要则能概述研究的目的、方法和结论，对于社交媒体，摘要

能够提炼出帖子的核心观点或情感。

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

键句子或短语来形成摘要。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。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.corpusimportstopwords

fromheapqimportnlargest

deftop_sentences(text,n=3):

使用TF-IDF算法生成抽取式摘要。

参数:

text--原始文本

n--选择的句子数量

返回:

摘要--由n个最高TF-IDF值的句子组成的摘要

#分割文本为句子

sentences=text.split(.)

#去除停用词

1

stop_words=set(stopwords.words(english))

#计算TF-IDF

vectorizer=TfidfVectorizer(stop_words=stop_words)

X=vectorizer.fit_transform(sentences)

#获取每个句子的TF-IDF得分

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

#选择得分最高的n个句子

top_n=nlargest(n,range(len(scores)),scores.take)

#生成摘要

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

returnsummary

#示例文本

text=BERTisatransformer-basedmachinelearningtechniquefornaturallanguageprocessing

(NLP)pre-training.Itwasintroducedin2018byresearchersatGoogle.BERTstandsforBidirectio

nalEncoderRepresentationsfromTransformers.Thetechniqueusesanencodermodeltounders

tandthecontextofwordsinasentence.BERThasbeenusedinvariousapplications,includingtex

tsummarization,questionanswering,andsentimentanalysis.

#生成摘要

summary=top_sentences(text,n=2)

print(summary)

1.2.2生成式摘要

生成式摘要技术则通过理解文本的深层语义，生成全新的、连贯的摘要。

这种方法通常使用深度学习模型，如BERT、T5等，能够更好地捕捉文本的复杂

结构和语义。下面是一个使用HuggingFace的Transformers库进行生成式摘要

的Python代码示例：

fromtransformersimportpipeline

defgenerate_summary(text):

使用HuggingFace的Transformers库生成摘要。

参数:

text--原始文本

返回:

摘要生成的摘要文本

--

#初始化摘要生成器

summarizer=pi