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文本摘要：生成式摘要：跨语言文本摘要方法技术教程

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关键信息，生成一

个较短的版本，保留原文的主要内容和意义。这一过程旨在帮助用户快速理解

文本的核心，节省阅读时间，特别是在处理大量信息时尤为有效。

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（ExtractiveSummarization）和生成

式摘要（AbstractiveSummarization）。

1.2.1抽取式摘要

抽取式摘要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。

这种方法不改变原文的句子结构，而是基于统计或机器学习模型来识别哪些部

分最能代表文本的主题。例如，TF-IDF（TermFrequency-InverseDocument

Frequency）是一种常用的抽取式摘要技术，它根据词频和文档频率来评估单词

的重要性。

1.2.2生成式摘要

生成式摘要则更为复杂，它不仅提取关键信息，还会重新组织和表达这些

信息，生成全新的句子。这种方法通常依赖于深度学习模型，如序列到序列

（Seq2Seq）模型，能够理解文本的语义并以自然语言的形式生成摘要。生成式

摘要能够提供更流畅、更自然的摘要，但同时也更难实现，因为它需要模型具

备较高的语言生成能力。

1.3生成式摘要与抽取式摘要的区别

生成式摘要与抽取式摘要的主要区别在于摘要的生成方式和结果的自然度。

抽取式摘要直接从原文中选取句子，因此摘要可能包含重复信息或结构不连贯

的句子。而生成式摘要则通过理解原文的语义，生成新的句子，这使得摘要更

加精炼、连贯，但同时也需要更强大的自然语言处理能力。

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1.3.1示例：使用Seq2Seq模型进行生成式摘要

#导入必要的库

importtensorflowastf

fromtensorflow.keras.preprocessing.textimportTokenizer

fromtensorflow.keras.preprocessing.sequenceimportpad_sequences

fromtensorflow.keras.modelsimportModel

fromtensorflow.keras.layersimportInput,LSTM,Embedding,Dense

#假设我们有以下的训练数据

data=[

(Thequickbrownfoxjumpsoverthelazydog.,Afoxjumpsoveradog.),

(Abirdinthehandisworthtwointhebush.,Abirdinhandisbetterthantwointhebush.),

(Actionsspeaklouderthanwords.,Actionsaremoreimportantthanwords.)

]

#准备数据

input_texts=[d[0]fordindata]

target_texts=[d[1]fordindata]

#使用Tokenizer进行文本的预处理

tokenizer_inputs=Tokenizer()

tokenizer_inputs.fit_on_texts(input_texts)

input_sequences=tokenizer_inputs.texts_to_sequences(input_texts)

tokenizer_targets=Tokenizer()

tokenizer_targets.fit_on_texts(target_texts)

target_sequences=tokenizer_targets.texts_to_sequences(target_texts)

#填充序列

max_length_input=max(len(x)forxininput_sequences)

max_length_target=max(len(x)forxintarget_sequences)

input_data=pad_sequences(input_sequences,maxlen=max_lengt