37、文本摘要技术全解析

文本摘要技术全解析

1. 文本摘要概述

文本摘要指的是自动从文本中提取关键部分作为摘要的过程。它与人工文本摘要不同，人工摘要需要人将文本内容重写成简短形式，这个过程带有主观性，会因主题不同而有差异，且耗费大量时间，这也促使了自动文本摘要的发展。

自动文本摘要则是将文本分割成句子或段落，从中提取重要的部分作为摘要。在处理这项任务时，可将其视为一种二元分类，即把每个句子或段落分为摘要或非摘要两类。

文本摘要在文本深度学习中，可看作是将文本映射到隐藏文本的过程。它类似于池化操作，都是从原始数据中选取代表部分，并且可以扩展到对由段落组成的原始文本上滑动的文本窗口进行摘要。

在文本摘要中，有三种类型值得研究：
- 无偏摘要：即对文本进行抽象的过程。
- 基于查询的摘要：带有对查询的偏向性。
- 多文本摘要：对多个文本进行摘要。

2. 文本抽象方法

2.1 基于短语的抽象

基于短语的抽象是一种根据相关短语提取文本摘要的方法。该方法在无信息需求偏向的情况下提取摘要，具体操作是预先确定一些表示摘要的短语，然后选择包含这些短语的段落作为摘要。

例如，“in summary” 通常出现在最后一段开头，所以最后一段很可能被提取为摘要。

这种方法存在明显的局限性：
- 手动添加关键短语列表非常繁琐。
- 如果文本中不包含任何预设短语，就无法提取摘要。
- 包含关键短语的段落不一定就是摘要。

因此，这种方法通常会与其他方法结合使用，以更可靠地提取摘要。

2.2 基于关键词的抽象