48、基于深度学习的自动文本摘要模型综述

基于深度学习的自动文本摘要模型综述

1. 引言

在当今的互联网时代，网络上存在着海量的文本资料。从网页、电子邮件、新闻、电子书、科学期刊、学习内容到社交媒体，数据的规模不断增长。这使得搜索相关文档和吸收相关信息成为一项耗时的任务，并且随着数据量的增大，文本中的冗余可能会增加，难以生成简洁的信息。

自动文本摘要技术应运而生，它能够帮助用户高效地参考大量文档。近年来，自动文本摘要领域取得了显著的进展，多种方法不断涌现。然而，目前仍存在一些问题，如处理摘要文本的语法正确性、冗余、语义相似性、长句子以及生成摘要的一致性等，传统的文本摘要技术在这些问题上难以达到所需的准确性。此外，互联网上大量的未标记数据也限制了机器学习算法生成高质量摘要的能力。

深度学习技术的出现为解决这些问题带来了新的希望。深度学习基于神经网络的技术，在训练数据丰富的情况下，相较于传统技术，能够以较少的人工干预实现更好的性能。本文旨在对基于深度学习的文本摘要相关研究进行综述，涵盖监督和无监督深度学习在文本摘要中的应用。

2. 文本摘要的需求

如今，随着在线数据发布的急剧增加，文本摘要在多个领域的需求日益凸显：
- 社交媒体情感分析 ：通过对客户在社交媒体上的反馈进行文本摘要，能够快速了解客户的情绪和意见。
- 节省阅读时间 ：将长篇文本转化为简洁的摘要，大大减少了阅读所需的时间。
- 历史书籍重要参考查找 ：帮助从历史书籍中快速找到重要的参考信息。
- 新闻标题生成 ：生成简洁明了的新闻