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文本摘要：生成式摘要：注意力机制与文本摘要技术教程

1文本摘要概述

1.1文本摘要的类型

文本摘要主要分为两大类：提取式摘要和生成式摘要。

提取式摘要：从原始文本中直接抽取关键句子或片段，形成摘要。

这种方法依赖于对文本内容的统计分析，找出最能代表文章主题的句子。

例如，使用TF-IDF算法来衡量单词的重要性，然后选择包含高权重单词

的句子作为摘要。

生成式摘要：通过理解文本的语义，生成新的句子来概括文章的

主要内容。这种方法更接近人类的摘要方式，能够创造出原文中并不存

在但又能准确反映文章主题的新句子。例如，使用序列到序列（Seq2Seq）

模型结合注意力机制，可以生成与原文风格和语义相符的摘要。

1.2提取式摘要与生成式摘要的区别

提取式摘要和生成式摘要的主要区别在于摘要的生成方式和结果。

生成方式：

o提取式摘要：直接从原文中选择句子，不涉及新句子的创

造。

o生成式摘要：通过模型生成新的句子，这些句子可能在原

文中并不存在。

结果特点：

o提取式摘要：保留了原文的句子结构，但可能缺乏连贯性

和概括性。

o生成式摘要：能够创造更连贯、更概括的摘要，但可能引

入模型的偏差或错误。

1.2.1示例：使用TF-IDF进行提取式摘要

fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer

fromnltk.corpusimportstopwords

fromheapqimportnlargest

#示例文本

text=

自然语言处理（）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机理解、解释

NLP

和生成人类语言。

NLP技术在有哪些信誉好的足球投注网站引擎、机器翻译、情感分析、智能客服等领域有着广泛的应用。

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近年来，深度学习技术的发展极大地推动了NLP的进步，尤其是注意力机制的引入，使得

模型能够更有效地处理长文本和理解上下文关系。

#分词和去除停用词

words=text.split()

stop_words=set(stopwords.words(english))

words=[wordforwordinwordsifwordnotinstop_words]

#使用TF-IDF计算单词权重

tfidf=TfidfVectorizer()

tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(words)

#获取单词和权重的对应关系

feature_names=tfidf.get_feature_names_out()

tfidf_scores=tfidf_matrix.toarray().sum(axis=0)

#选择权重最高的单词

top_words=nlargest(5,range(len(tfidf_scores)),tfidf_scores.take)

top_words=[feature_names[i]foriintop_words]

#输出摘要

summary=.join(top_words)

print(Summary:,summary)

1.2.2示例解释

上述代码展示了如何使用TF-IDF算法进行提取式摘要。首先，从文本中分

词并去除停用词，然后使用TfidfVectorizer计算每个单词的TF-IDF权重。最后，

选择权重最高的几个单词作为摘要。需要注意的是，这个例子简化了提取式摘

要的过程，实际应用中可能需要更复杂的句子选择策略，而不仅仅是选择高权

重的单词。

1.2.3注意力机制在生成式摘要中的应用

注意力机制在生成式摘要中扮演了关键角色，它使模型能够关注输入序列

中的不同部分，从而更准确地生成摘要。在Seq2Seq模型中，注意力机制允许

解码器在生成每个单词时，根据当前的上下文动态地从编码器的输