生成式文本摘要分析实践

最新推荐文章于 2025-10-25 23:16:43 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-25 23:16:43 发布 · 5.7k 阅读

10 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#Seq2Seq #深度学习

本文探讨了生成式文本摘要的两种方法，重点分析了基于深度学习的Seq2Seq模型在文本摘要领域的应用，尤其是Google的textsum模型。尽管Seq2Seq模型能生成抽象句子，但针对特定文章生成摘要仍具挑战，训练效率低且结果不稳定。此外，Tensorflow框架虽然资源丰富，但调参复杂，运行效率待提升。

1 短版

自动生成文本摘要主要有两类方法，第一类是通过关键词，位置等多种特征，摘取原文内容做摘要，简称“摘取式摘要”。第二类是通过深度学习模型学习大量数据进行编码，解码，产生抽象的摘要内容，摘要内容来源不限于原文内容，简称“生成式摘要”。

第一类方法是传统摘要方法，常见应用于新闻摘要，但是该方法扩展性，通用性很有限，难以适应多变的文本内容。

第二类方法是最新基于深度学习的方法，可以应用于各种文本，不过生成的摘要通常是一句话，不适合生成比较长的摘要（难度太大）。这种方法是近两年，学术界研究的热点内容。主要模型就是深度学习的模型之一，Seq2Seq 模型，同时加上Attention学习机制。其中Seq2Seq模型，是由两个深度学习模型组成，一个负责对原文进行编码(encode)，一个负责对摘要进行解码(decode)，通常采用RNN模型（包含LSTM，GRN等变种模型），也可以使用其他深度学习模型。

Seq2Seq模型示意图：

由于近些年深度学习的发展很热，在2015年到2016年期间，学术界出现了大量基于深度学习（主要是Seq2Seq模型）做文本摘要的论文，论文中描述的生成式摘要，可以得到比较好的结果。而且Google的Tensorflow机器学习框架，也在业界越来越流行。本次分析测试“生成式”文本摘要模型，主要目的是，验证分析，目前业界最新的深度学习技术，在文本摘要领域，具体的应用效果，能否达到商用要求，能否具体应用于某个领域。同时，实践分析Tensorflow框架，测试该框架的实用效果，运行效率等。