自动摘要生成(一）：最大边界相关算法(MMR)

分享一下前一段时间公司需要做的文章自动摘要。

一.摘要方法

目前来说，文章摘要自动生成主要分为两种方法：生成式和抽取式。

生成式采用sequence2sequence+Attention的模型，采用Encoder-Decoder的结构，具体方法可以阅读这篇论文：https://arxiv.org/pdf/1509.00685.pdf

抽取式则是通过关键词筛选等方法，从原文中截取句子组成摘要，目前的方法有MMR，TextRank，LDA等。

 

起初尝试了生成式摘要，使用文章的标题作为样本标签，对模型进行训练，但是效果不是很好，生成的摘要中包含了标题中的关键字，但是无法组成正确的语序。所以最终决定采用抽取式来生成新闻摘要。

后续两种方法在这里：

自动摘要生成(二）：由PageRank转变而来的TextRank算法

自动摘要生成(三）：词向量相似度与有效词含量

二.具体算法

经过测试后，决定采用MMR，TextRank，文章标题相似度，TextRank+Embedding，全文词向量叠加Embedding相似度，这几种方法的加权组合，筛选出新闻的摘要。

本篇重点讲解MMR算法的理论和实现。

MMR

1.MMR原理

MMR是Maximal Marginal Releuance的缩写，中文为最大边界相关算法或最大边缘相关算法。

设计之初是用来计算Query语句与被搜索文档之间的相似度，从而对文档进行rank排序的算法。

公式在这：