文本摘要：OpenAI GPT用于文本摘要：基于GPT的抽取式摘要方法.pdf

文本摘要：OpenAIGPT用于文本摘要：基于GPT的抽取式

摘要方法

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，从新闻文章、学术论

文到社交媒体帖子。面对如此庞大的信息量，人们需要一种高效的方式来获取

关键信息，这就是文本摘要技术的重要性所在。文本摘要能够自动提炼出文本

的核心内容，帮助读者快速理解文章主旨，节省阅读时间，提高信息处理效率。

文本摘要主要分为两大类：抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要是从原

文中直接抽取关键句子或片段来形成摘要，而生成式摘要则是通过理解原文内

容，生成新的句子来概括文章。OpenAI的GPT模型在生成式摘要方面展现出了

强大的能力，但其在抽取式摘要的应用也值得我们关注。

1.1抽取式摘要的原理

抽取式摘要的核心在于识别文本中的关键信息。这通常涉及到自然语言处

理（NLP）技术，如词频统计、TF-IDF、文本排名算法（如TextRank）等。这些

方法通过分析文本中词语或句子的重要性，选择最能代表文本主题的句子来构

成摘要。

1.1.1示例：基于TF-IDF的抽取式摘要

假设我们有一篇新闻文章，内容如下：

标题：中国成功发射火星探测器

正文：中国国家航天局于2021年7月23日成功发射了火星探测器“天问一号”，标志着中

国深空探测计划迈出了重要一步。此次发射使用了长征五号运载火箭，从海南文昌航天发

射场升空。天问一号将执行环绕、着陆和巡视火星的任务，预计在2022年2月到达火星

轨道。

我们可以使用TF-IDF算法来识别哪些句子更重要。TF-IDF是“词频-逆文档

频率”的缩写，它通过计算词语在文档中的出现频率和在整个文档集合中的罕

见程度来评估词语的重要性。

fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer

#文本数据

documents=[

中国国家航天局于2021年7月23日成功发射了火星探测器“天问一号”，标志着中国深

空探测计划迈出了重要一步。,

此次发射使用了长征五号运载火箭，从海南文昌航天发射场升空。,

天问一号将执行环绕、着陆和巡视火星的任务，预计在2022年2月到达火星轨道。

1

]

#创建TF-IDF向量化器

vectorizer=TfidfVectorizer()

tfidf_matrix=vectorizer.fit_transform(documents)

#打印每个词语的TF-IDF得分

feature_names=vectorizer.get_feature_names_out()

dense=tfidf_matrix.todense()

denselist=dense.tolist()

df=pd.DataFrame(denselist,columns=feature_names)

print(df)

通过运行上述代码，我们可以得到每个词语的TF-IDF得分，然后基于这些

得分选择得分最高的句子作为摘要。

2OpenAIGPT模型概述

GPT（GenerativePre-trainedTransformer）是OpenAI开发的一系列预训练语

言模型。GPT模型基于Transformer架构，通过无监督的方式在大量文本数据上

进行预训练，学习语言的结构和模式。GPT模型的版本包括GPT-1、GPT-2、

GPT-3等，每一代模型的参数量和训练数据量都在增加，从而提高了模型的生

成能力和理解能力。

GPT模型在自然语言生成任务中表现出色，如文章生成、对话系统、诗歌

创作等。它能够生成连贯、自然的文本，甚至在某些情况下难以与人类生成的

文本区分。然而，GPT模型也可以用于抽取式摘要，尽管这并不是其最初设计

的目的。通过微调GPT模型，使其学习到从长文本中抽取关键信息的能力，可

以将其应用于文本摘要任务。

2.1GPT模型在抽取式摘要中的应用

虽然GPT模型更擅长生成式摘要，但通过适当的微调，它也可以用于抽取

式摘要。这通常涉及到将模型的输出与原文中的句子进行比较，训练模型识别

哪些句子更关键。然而，直接使用GPT模型进行抽取式摘要可能效率较低，因

为GPT模型的生成能力使其倾向于生成新的句子，而不是直接从原文中抽取。

2.1.1示例：使用GPT-2