21、图学习与自然语言处理：文本提取式摘要及应用

图学习与自然语言处理：文本提取式摘要及应用

1. 提取式摘要概述

提取式摘要的核心在于从文本中提取一组能够呈现所有关键观点（至少是大部分）的句子。其主要目标是确定反映句子重要性的参数，然后基于文本的句法和语义分析提取重要句子。

1.1 常用特征

在提取式摘要过程中，常用的特征包括：
- 标题句 ：通常会包含在摘要中。
- 句子位置 ：根据句子在文档中的位置进行提取。
- 句子长度 ：摘要一般避免过长或过短的句子。
- 专有名词特征 ：包含专有名词的句子更有可能被纳入摘要。
- 提示短语特征 ：包含提示短语（如“in conclusion”）的句子很可能被包含在摘要中。
- 字体 ：句子中字体的变化可能很重要，有此特征的句子会被纳入摘要。
- 高频词 ：考虑文档中单词的频率来计算句子得分。
- 语篇关系 ：应考虑句子关系并将其纳入摘要。

1.2 自动提取式摘要方法分类

自动提取式摘要方法一般可分为基于规则和基于统计的方法：
- 基于规则的方法 ：提取符合规则的句子。规则基于句子的重要性构建，例如标题句、包含标题词的句子、包含名词术语的句子、包含高频词的句子、与其他句子高度相似的句子等。生成的规则取决于系统领域。
- 基于统计的方法 ：计算文档中重要单词/句子的比例，选择得分高的句子作为摘要。传统的寻找代表性单词的方法是词袋法，计算词频和逆文档频率（TF - IDF）得分，选择TF - IDF得分高的句子。

1.3 摘要长度确定方法

摘要长度取决于应用场景。例如，新闻摘要的长度通常为全文的25%。现有的方法中，摘要长度由用户指定或由算法隐式决定。常见的确定摘要长度的方法如下：
1. 阈值法 ：摘要长度由用户输入决定。
2. Oracle法 ：摘要中的句子数量与系统摘要中的总句子数量相同。
3. 固定句子数量法 ：集合中所有文档都采用固定的长度。
4. 摘要函数法 ：摘要长度与输入文档的长度成正比。
5. 摘要大小法 ：少于五个单词的句子可能不被纳入摘要，过长的句子也可能不被包含。

2. 基于图的提取式摘要方法

图可以表示为 $G = (V, E)$ 的形式，其中 $V$ 表示顶点或节点，$E$ 是顶点之间的边。在提取式文档摘要中，顶点是句子，边是句子之间的相似度。

2.1 基于图的提取步骤

1. 从文档中识别特征，并使用顶点表示它们。
2. 使用边定义特征之间的关系。
3. 通过迭代应用排名算法为每个顶点分配分数。
4. 得分高的顶点表示重要的句子，提取这些顶点。

2.2 图基排名算法

• 基于质心的摘要方法 ：提取TF - IDF得分高于阈值的术语，包含这些术语的句子被提取到摘要中。
• LexRank方法 ：应用社交网络度量（如特征向量中心性和度中心性）来选择句子。
• TextRank算法 ：一种基于图的提取式文档摘要方法，使用迭代的PageRank算法计算顶点的权重，选择权重高的顶点作为摘要句子。

2.3 不同类型的图模型

图类型	图节点类型	图边	顶点权重/标签	边标签/权重	应用
简单图	句子	句子之间的相似度	—	相似度得分	提取式摘要
多重图	术语/标记	词汇/语义相似度	—	词汇/语义相似度得分	共指消解
简单图	术语/标记	词汇/语义相似度	术语权重	词汇/语义相似度得分	共指消解
简单图	句子术语	句子中术语的位置	句子和术语位置	术语之间的距离	抽象式摘要
二分图	将一组中的实体表示为句子	文档中提到的实体	—	—	多文档提取式摘要
知识图	实体	语义关系	—	—	摘要、问答系统

2.4 其他图模型

• 异构图模型 ：展示文本文档元素（如句子、单词和主题）之间的关系，使用余弦相似度计算句子得分。
• 相关图模型 ：使用关联规则挖掘方法计算边得分，应用PageRank算法计算顶点排名，利用句子之间的语义和句法关系选择排名的句子。
• 语义图模型 ：利用句子之间的语义和统计关系进行文本摘要，使用WordNet或Wikipedia计算语义关系，应用PageRank算法计算顶点得分。
• 超图模型 ：一种先进的图，用于解决NLP问题。输入一组文档和用户定义的查询 $q$，通过一系列步骤（如预处理、主题检测、超图构建等）得到符合目标长度或覆盖范围的摘要。超图定义为 $(V, E, φ, w)$，其中 $V$ 是节点集，$E$ 是超边集，$φ$ 是正节点权重，$w$ 是正超边权重。超边权重计算公式为：
  $w_l = \frac{sim(T_l, D)}{sim(T_l, D)+(1 - λ)sim(T_l, q)}$
  其中 $λ = [0,1]$ 是参数，$D$ 是语料库，$q$ 是查询，$sim(T_l, D)$ 是主题 $T_l$ 中句子与整个语料库的相似度，$Sim(T_l, q)$ 是主题与用户定义查询 $q$ 的相似度。
• 半图模型 ：用于生成文档摘要，通过计算特征与其他句子特征的关联来处理特征相似度。半图定义为有序对 $(V, X)$，$V$ 是顶点集，$X$ 是连接多个顶点的边，两条边最多有一个公共顶点。

2.5 图基摘要的优势

图基摘要方法非常受欢迎，其优点包括：
1. 图基方法易于移植到其他领域、体裁或语言。
2. 图模型无需使用依赖语言的语料库进行训练。
3. 使用图方法建模不需要深入的语言知识。
4. 通过应用不同的方法可以轻松进行高级操作。

3. 图论在自然语言处理中的应用

3.1 图论与自然语言处理的联系

图论与自然语言处理（NLP）和信息检索密切相关。在有组织的文本中，语言单元（如单词、短语或整个句子）通过多种关系相互连接，这些关系有助于形成文本的整体意义和连贯结构。从人工智能的早期发展阶段开始，语义或关联网络就被视为能够识别和存储语言组件及其相互关系的表示方式，从而实现各种推理和推理方法，模拟人类思维的功能。许多文本处理应用都可以借助图来建模，图能够内在地编码特定连贯文本的结构和意义。

3.2 文本摘要

图中心的文本摘要方法提供了一种无监督的方式，通过对句子或单词进行基于图的排名来提取更重要的句子。主要步骤包括：
1. 文档描绘 ：将文本分割成多个句子，消除通用和高频术语，将句子中的术语转换为合适的概念，构建概念图表示文档。
2. 概念聚类 ：将句子相关的图组合成一个表示整个文档的图，构建与意义相关的概念集，每个集表示文档中的一个子主题。
3. 句子选择 ：为每个句子分配到一个聚类，使用特定的数学模型计算句子之间的相似度，选择相似度高的句子作为摘要。相似度计算公式为：
$Similarity(Sentence1, Sentence2) = 1 - \frac{\sum_{i = 1}^{l}\sum_{k = 1}^{d}|w_{ik}-w_{jk}|}{\sum_{i = 1}^{l}\sum_{k = 1}^{d}(w_{ik}+w_{jk})}$
其中每个句子用 $l$ 个术语在 $d$ 维空间中表示，$w_{ik}$ 和 $w_{jk}$ 是反映句子中相应术语权重的分量。

3.3 图基文本摘要算法流程

graph LR
    A[输入文档] --> B[文本图生成]
    B --> C[句子排名]
    C --> D[选择高得分句子]
    D --> E[生成摘要]

图基文本摘要方法通过多次迭代从输入文档中得出最终摘要，涉及文本图生成、句子排名和选择高得分句子等步骤。在整个过程中，需要进行预处理（如分词、词性标注、词形还原等），并应用启发式规则简化图，最终得到符合用户长度要求的摘要。同时，图能够很好地表示句子之间的关系，通过分析图的结构可以计算句子的相对重要性。

4. 其他图论在自然语言处理中的应用

4.1 关键词提取

关键词提取是自然语言处理中的重要任务，图论在其中也有广泛应用。基于图的关键词提取方法通常构建文本图，节点可以是单词或短语，边表示它们之间的关系，如共现关系。

常见的操作步骤如下：
1. 文本预处理 ：对输入文本进行分词、去除停用词等操作。
2. 构建图 ：将处理后的单词或短语作为节点，根据它们在文本中的共现情况构建边。例如，如果两个单词在同一个窗口内共现，则在它们之间添加一条边。
3. 计算节点得分 ：使用图排名算法（如PageRank）为每个节点分配得分。得分高的节点表示更重要的关键词。
4. 选择关键词 ：根据节点得分，选择得分最高的若干个节点作为关键词。

4.2 图 - 定向主题分析

图 - 定向主题分析可以帮助我们理解文本的主题结构。其操作步骤如下：
1. 构建图 ：将文本中的单词、句子或主题作为节点，根据它们之间的语义或关联关系构建边。
2. 主题识别 ：使用图划分算法（如归一化割准则）将图划分为不同的子图，每个子图表示一个主题。
3. 主题分析 ：分析每个子图中的节点和边，了解主题的内容和结构。

4.3 主题分割

主题分割是将文本划分为不同主题段的过程。基于图的主题分割方法步骤如下：
1. 构建文本图 ：节点可以是句子或段落，边表示它们之间的相似度。
2. 计算相似度 ：使用余弦相似度等方法计算节点之间的相似度。
3. 分割文本 ：根据节点之间的相似度，使用图分割算法（如谱聚类）将文本划分为不同的主题段。

4.4 语篇关系

语篇关系描述了文本中句子之间的逻辑关系，如图示可以清晰地展示这种关系。操作步骤如下：
1. 识别语篇单元 ：将文本划分为不同的语篇单元，如句子或段落。
2. 构建图 ：将语篇单元作为节点，根据它们之间的语篇关系（如因果、转折、并列等）构建边。
3. 分析语篇结构 ：通过分析图的结构，了解文本的语篇结构和逻辑关系。

4.5 机器翻译

在机器翻译中，图论也有一定的应用。例如，使用词图来解码机器翻译结果。操作步骤如下：
1. 构建词图 ：将源语言句子中的单词作为节点，根据它们之间的翻译可能性构建边。
2. 解码翻译结果 ：使用图搜索算法（如A 算法）在词图中搜索最优的翻译路径。
3. 生成翻译结果 *：根据搜索到的路径，生成目标语言的翻译结果。

4.6 多语言信息检索

基于图的多语言信息检索可以帮助我们在不同语言的文档中检索相关信息。操作步骤如下：
1. 构建多语言图 ：将不同语言的单词、句子或文档作为节点，根据它们之间的语义关系构建边。
2. 计算相似度 ：使用跨语言相似度计算方法（如基于词向量的相似度）计算节点之间的相似度。
3. 检索信息 ：根据用户的查询，在多语言图中搜索相关的节点，返回检索结果。

4.7 信息检索

图论在信息检索中也有重要作用。基于图的信息检索方法步骤如下：
1. 构建文档图 ：将文档中的单词、句子或段落作为节点，根据它们之间的关联关系构建边。
2. 计算节点得分 ：使用图排名算法（如PageRank）为每个节点分配得分。
3. 检索信息 ：根据用户的查询，在文档图中搜索得分高的节点，返回检索结果。

4.8 图 - 基于的问答系统

图 - 基于的问答系统可以利用图的结构和信息来回答用户的问题。操作步骤如下：
1. 构建知识图 ：将实体、概念和它们之间的关系作为节点和边，构建知识图。
2. 解析问题 ：对用户的问题进行解析，提取问题的关键信息。
3. 在知识图中搜索 ：根据问题的关键信息，在知识图中搜索相关的节点和边。
4. 生成答案 ：根据搜索结果，生成问题的答案。

5. 总结

图论在自然语言处理中有着广泛的应用，涵盖了文本摘要、关键词提取、主题分析、语篇关系分析、机器翻译、信息检索和问答系统等多个领域。图模型具有易于移植、无需依赖特定语言语料库训练、不需要深入语言知识等优点，能够有效地处理自然语言中的各种关系和结构。

不同类型的图模型（如简单图、异构图、超图等）在不同的应用场景中发挥着重要作用。通过图论的方法，我们可以更好地理解和处理自然语言文本，为自然语言处理的发展提供了有力的支持。未来，随着图论和自然语言处理技术的不断发展，相信图论在自然语言处理中的应用将会更加广泛和深入。

应用领域	图类型	主要操作步骤
关键词提取	简单图	文本预处理、构建图、计算节点得分、选择关键词
图 - 定向主题分析	简单图	构建图、主题识别、主题分析
主题分割	简单图	构建文本图、计算相似度、分割文本
语篇关系	简单图	识别语篇单元、构建图、分析语篇结构
机器翻译	词图	构建词图、解码翻译结果、生成翻译结果
多语言信息检索	多语言图	构建多语言图、计算相似度、检索信息
信息检索	文档图	构建文档图、计算节点得分、检索信息
图 - 基于的问答系统	知识图	构建知识图、解析问题、在知识图中搜索、生成答案

graph LR
    A[自然语言处理应用] --> B[文本摘要]
    A --> C[关键词提取]
    A --> D[主题分析]
    A --> E[语篇关系分析]
    A --> F[机器翻译]
    A --> G[信息检索]
    A --> H[问答系统]
    B --> I[图基方法]
    C --> I
    D --> I
    E --> I
    F --> I
    G --> I
    H --> I

通过上述的表格和流程图，我们可以更清晰地看到图论在自然语言处理各应用领域的应用情况和整体关系。图论为自然语言处理提供了一种强大的工具，帮助我们更好地处理和理解自然语言文本。