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文本摘要：抽取式摘要中的篇章结构分析技术教程

1文本摘要概述

1.1文本摘要的定义

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。这一技术广泛应用于新闻、学术论文、

长篇报告等场景，帮助用户快速理解文本内容，节省阅读时间。

1.2文本摘要的类型

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（ExtractiveSummarization）通过算法从原文中挑选出关键句子

或片段，直接组合成摘要。这种方法保留了原文的表达方式，通常更简单、更

快捷，但可能无法生成连贯的新句子。

1.2.2生成式摘要

生成式摘要（AbstractiveSummarization）则是在理解原文的基础上，使用

自然语言生成技术重新构建摘要，可以创造新的句子，更接近人类的摘要方式，

但技术实现上更为复杂。

1.3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：

抽取式摘要：直接从原文中抽取关键信息，不改变原文的句子结

构，适用于快速生成摘要，但可能缺乏连贯性和创造性。

生成式摘要：基于对原文的理解，生成新的句子，可以更好地表

达原文的核心信息，但需要更强大的自然语言处理能力，实现难度较高。

1.3.1示例：抽取式摘要算法

以下是一个简单的基于TF-IDF的抽取式摘要算法示例，使用Python和

sklearn库实现：

fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer

fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity

importnltk

1

fromnltk.corpusimportstopwords

fromnltk.tokenizeimportsent_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是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。

#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())]

#计算TF-IDF

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)

#选择得分最高的句子作为摘要

sentence_scores=sentence_similarity.sum(axis=1)

top_sentence_index=sentence_scores.argmax()

summary=filtered_sentences[top_sentence_index]

print(Summary:,summary)

1.3.2代码解释

1.文本预处理：使用nltk库的sent_tokenize函数将文本分割成句子，

然后去除停用词。

2.计算TF-IDF：使用sklearn库的TfidfVectorizer计算每个句子的TF-

IDF值。

3.计算相似度：通过cosine_similarity函数计算句子间的相似度。

4.摘要生成：选择TF-IDF得分最高的句子作为摘要。

1.3.3生成式摘要算法

生成式摘要通常依赖于深度学