文本摘要：生成式摘要：文本摘要概述与应用领域技术教程.pdf

文本摘要：生成式摘要：文本摘要概述与应用领域技术教

程

1文本摘要简介

1.1文本摘要的定义

文本摘要，简而言之，是将长篇文本内容压缩成较短的版本，同时保留其

核心信息和意义的过程。这一技术在信息爆炸的时代尤为重要，帮助用户快速

获取大量信息的精华，节省时间，提高效率。文本摘要可以分为两大类：抽取

式摘要和生成式摘要。

1.2文本摘要的类型

1.2.1抽取式摘要

抽取式摘要技术从原始文本中直接抽取关键句子或片段，组合成摘要。这

种方法依赖于统计和自然语言处理技术，如TF-IDF、TextRank等，来识别文本

中最重要的部分。下面是一个使用Python和gensim库进行抽取式摘要的简单

示例：

fromgensim.summarizationimportsummarize

#原始文本

text=

人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应

用系统的一门新的技术科学。AI研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类

智能才能完成的复杂工作。例如，自动驾驶汽车、语音识别、图像识别、自然语言处理和

专家系统等。

#生成摘要

summary=summarize(text,ratio=0.5)

print(summary)

1.2.2生成式摘要

生成式摘要则不同，它不直接从原文中抽取句子，而是通过理解原文内容，

生成新的、简洁的句子来表达原文的核心信息。这种方法通常使用深度学习技

术，如序列到序列模型（Seq2Seq）和Transformer模型。下面是一个使用

1

Python和transformers库进行生成式摘要的示例：

fromtransformersimportpipeline

#初始化摘要生成器

summarizer=pipeline(summarization)

#原始文本

text=

人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应

用系统的一门新的技术科学。AI研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类

智能才能完成的复杂工作。例如，自动驾驶汽车、语音识别、图像识别、自然语言处理和

专家系统等。

#生成摘要

summary=summarizer(text,max_length=130,min_length=30,do_sample=False)

print(summary[0][summary_text])

1.3文本摘要的重要性

文本摘要在多个领域发挥着重要作用，包括但不限于新闻、学术研究、法

律文件、医疗报告和社交媒体。它帮助用户快速理解长篇文本的主要观点，对

于信息检索、内容推荐系统和辅助决策等应用至关重要。例如，在新闻行业中，

自动摘要可以快速生成新闻标题或简短的新闻摘要，便于用户浏览和选择感兴

趣的内容。

在学术研究领域，文本摘要技术可以用于生成论文摘要，帮助研究人员快

速了解论文的主要贡献和发现，节省大量阅读时间。此外，在法律和医疗领域，

文本摘要可以辅助专业人士快速掌握大量文档的关键信息，提高工作效率。

总之，文本摘要技术是信息时代不可或缺的工具，它通过智能地压缩和提

炼信息，为用户提供高效的信息获取途径，促进了知识的传播和应用。

2生成式摘要详解

2.1生成式摘要的工作原理

生成式摘要是一种自然语言处理技术，它通过理解原始文本的语义和结构，

生成新的、简洁的文本，以概括原文的主要内容。与抽取式摘要不同，生成式

摘要不直接从原文中抽取句子，而是利用深度学习模型，如循环神经网络

（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）或Transformer，对文本进行编码和解码，

从而创造出全新的句子来表达核心信息。

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2.1.1编码阶段

编码阶段是生成式摘要的基础，它将输入的文本转换为一个或多个向量表

示。这些向量包含了文本的主要语义信息。例如，使用LSTM进行编码时，模

型会逐字或逐句地读取文本，并在每个时间步更新其内部状态，最终状态或整

个序列的状态将作为文本的编码。

#LSTM编码器示例

importtensorflowastf

fromtensorflow.keras.layersimportLSTM

#假设我们有100个单词的文本，