17、文本摘要技术：原理、方法与应用

文本摘要技术：原理、方法与应用

1. 文本摘要概述

文本摘要旨在将大量文本数据或长篇文章压缩成更简洁的形式，方便用户理解。它在文本数据访问和分析中都十分重要。在文本数据访问方面，能让用户无需阅读全文就能了解主要内容，如搜索引擎结果的摘要；在文本数据分析中，可减少待处理文本量，提高分析算法效率。

不过，文本摘要并非易事。给定一篇大文档，如何用几句话传达重要信息？“文档”和“重要”的定义也不明确。虽然人类容易识别好的摘要，但定义其生成过程并不简单。一般来说，摘要需要有明确目的，明确目的后，解决问题和评估结果会更容易。

以下是不同类型文本摘要的示例：
| 输入 | 输出示例 |
| — | — |
| 一天内的新闻文章集合 | 用户感兴趣的新闻标题列表 |
| 一篇新闻文章 | 一段解释文章内容的段落 |

文本摘要还能用于搜索引擎结果展示，帮助用户在点击链接前了解文档信息；也可用于产品评价总结，让商家了解买家满意度，帮助消费者比较不同产品。

2. 文本摘要技术概述

文本摘要主要有两种方法：
- 抽取式摘要 ：摘要由从原文中选取的句子序列组成，不创作新句子，直接抽取原文句子。
- 生成式摘要 ：摘要可能包含原文中不存在的新句子，可使用语言模型实现。之前我们用语言模型计算文本可能性，现在将展示如何反向使用语言模型生成句子，这也涉及自然语言生成领域。

两种方法都有各自的评估指标，但也可交叉使用。最后，我们会探讨文本摘要在现实系统中的应用。

3. 抽取式文本摘要

基于信息检索的抽取式摘要技术利用句子向量和相似度函数生成摘要。句子向量结构与文档向量相似，但基于更少的单词。以下是基本的信息检索式摘要系统步骤：
1. 分割文档 ：将待摘要文档分割成多个部分或段落。可遍历文档句子，对相邻句子对应用归一化、对称的相似度度量，当相似度低（即主题转变）时分割文档；若文档有段落信息，也可直接使用段落分割。
2. 压缩句子 ：将每个段落的句子“压缩”成少量相关且不冗余的句子。此策略能保持摘要句子与原文顺序一致，保证连贯性。

为去除冗余、增加多样性，可使用最大边际相关性（MMR）重排序技术。该算法对当前段落的每个句子进行贪婪重排序，只输出前几个句子作为摘要。

MMR 算法如下：
假设给定原始句子列表 R 和确定“相关性”的轮廓 p，构建选定句子集合 S（|S| ≪ |R|）。R 是文档中分割的句子块，p 可以是用户简介、整个文档或用户提出的查询。

根据边际相关性，下一个要添加到选定列表 S 的句子 si 定义为：
[s_i = \arg\max_{s\in R\setminus S} \left{ (1 - \lambda) \cdot \text{sim} 1(s, p) - \lambda \cdot \arg\max {s_j\in S} \text{sim}_2(s, s_j) \right}]

其中，$R \setminus S$ 表示“R 集合减去 S”，即 R 中不在 S 里的元素。$\lambda \in [0, 1]$ 用于控制相关性与冗余性，正相关性得分会因与已选句子的冗余度（相似度）而打折。两个相似度度量可以是任何归一化、对称的度量，最简单的是余弦相似度。

算法可在 S 中达到适当的单词或句子数量，或 $\text{sim} 1(s, p)$ 低于某个阈值时终止。相似度函数也可调整，例如考虑句子位置：
[ \text{sim}(s, s’) = \alpha \cdot \text{sim} {\text{cosine}}(s, s’) + (1 - \alpha) \cdot \left( 1 - \frac{d(s, s’)}{\max d(s, \cdot)} \right) ]

其中，$\alpha \in [0, 1]$ 控制常规余弦相似度和距离度量的权重，$d(\cdot, \cdot)$ 是两个句子之间的句子数量。对于多文档摘要，可从 $\lambda = 0.3$ 开始，逐渐增加到 $\lambda = 0.7$，先强调新颖性，再注重相关性。

以下是抽取式文本摘要的流程图：

graph LR
    A[开始] --> B[分割文档为段落]
    B --> C[对每个段落应用MMR算法]
    C --> D[选择句子生成摘要]
    D --> E[结束]

4. 生成式文本摘要

生成式摘要会创建原文中不存在的句子，使用语言模型表示原文。以一元语言模型为例，我们可以根据模型中每个单词的出现概率抽取单词组成摘要。

假设我们有一个在待摘要文档上估计的一元语言模型 $\theta$，要从 $\theta$ 中抽取单词 $w_1, w_2, w_3, \cdots$ 组成摘要。我们希望单词 $w_i$ 在摘要中的出现概率与原文大致相同。

具体做法是：先创建所有参数列表并累加概率，使用 $[0, 1]$ 上的随机数选择单词。例如，生成一个均匀分布的随机浮点数，然后遍历词汇表，累加单词概率，直到达到随机数，输出该单词并重复此过程，直到摘要达到一定长度或生成句子结束标记 $ $。

如果使用一元语言模型，生成的文本可能无意义，因为每个单词独立生成，不考虑上下文。若需要更流畅的语言，可使用 $n$ 元语言模型（$n > 1$），新单词依赖于前 $n - 1$ 个单词。

例如，使用二元语言模型生成句子：从某个单词（如 “The”）开始，根据 $p(w | \text{The})$ 的分布选择下一个单词（如 “cat”），再根据 $p(w | \text{cat})$ 选择后续单词，以此类推。

$n$ 值通常在 3 到 5 之间，$n$ 太小，生成的文本无意义；$n$ 太大，可能只是复制原文。这种生成式摘要方法的主要缺点是生成文本缺乏长距离依赖。

4.1 高级生成式方法

一些高级生成式方法更依赖自然语言处理构建待摘要文档的模型。例如，使用命名实体识别提取文本中的人物、地点或企业，使用依赖解析器和其他句法技术找出实体与动作之间的关系。将这些信息存储在内部表示中，然后选择部分表示生成英文句子，这称为实现。

这种实现系统对生成文本有更精细的控制，可使用模板化文档结构，合并相似句子，使用代词代替实体名称，使摘要更自然。

以下是高级生成式方法处理句子的示例：
| 原文 | 处理后 |
| — | — |
| 今天黄金价格下跌。今天白银价格下跌。 | 今天黄金和白银价格下跌。 |
| A 公司今天下跌 9.43%。A 公司是最大波动股。 | A 公司今天下跌 9.43%，是最大波动股。 |

5. 文本摘要评估

5.1 抽取式摘要评估

抽取式摘要可建模为信息检索问题进行评估。冗余是关键问题，MMR 技术可缓解冗余。评估时，应将冗余句子视为不相关。对于完整输出评分，可使用不考虑结果位置的信息检索评估指标，如精确率、召回率和 F1 分数。也可使用依赖位置的指标对段落评分检索函数进行排名，但对最终输出不太可行。我们需要决定评估段落评分、整个输出或两者都评估，整个输出评分对用户更有用，段落评分对研究人员调整方法更有用。

5.2 生成式摘要评估

生成式摘要不能使用信息检索指标，因为没有固定的候选句子集合，无法计算召回率，也没有中间排名阶段，不能使用平均精度或 NDCG。一种准确但费力的评估方法是让人工标注者创建黄金标准摘要，然后与生成的摘要进行比较，使用如 ROUGE 等度量量化差异。也可使用余弦相似度、学习 $n$ 元语言模型计算对数似然、KL 散度等方法进行比较。评估摘要整体有效性的方法是让用户阅读摘要后回答关于原文的问题，这是可用于抽取式和生成式摘要的唯一指标。

6. 文本摘要的应用

6.1 新闻与检索结果摘要

在新闻领域，可对一天内的新闻文章集合生成用户感兴趣的标题列表，或对单篇新闻文章生成一段解释内容的段落。在搜索引擎结果展示中，可通过高亮匹配查询的单词或生成短摘要，帮助用户在点击链接前了解文档信息。

6.2 产品评价摘要

对产品的所有评价进行总结，商家可了解买家满意度及原因，消费者可在网上搜索时比较不同产品。还可将评价进一步分为正面评价摘要和负面评价摘要，甚至使用主题模型对不同方面的评价进行总结，如酒店评价的服务、位置、价格和价值等方面。

6.3 金融数据摘要

结合证券交易委员会的文本报告和原始股票市场数据进行金融摘要，对共同基金经理等金融工作者有很大价值，能揭示人类难以察觉的交易模式，实现知识发现。

6.4 电子发现（E - discovery）

在诉讼中，律师通过电子发现筛选大量文本信息构建案件。对两人或部门间的电子邮件通信进行摘要，可帮助调查人员快速决定是否深入研究某个领域。搜索和摘要相互配合，搜索选择相关数据子集，摘要快速解释搜索结果。

6.5 研究领域摘要

对会议论文集进行摘要，可解释主要趋势和常用方法，找出与以往会议相比的新颖之处。在撰写论文时，引言是论文的概述摘要，相关工作是类似论文的总结。

7. 练习

1. 思考抽取式和生成式摘要方法在小数据集和大数据集上的表现，并说明理由。
2. 解释如何通过考虑非相邻句子改进段落检测，以及如何实现。
3. 用 META 编写基本的段落分割器，输入文档，使用内置分词器提取句子到向量，用相似度算法分割向量为段落。
4. 使用 META 为每个段落设置搜索引擎，将段落视为单独文档，确保每个段落有足够句子。
5. 通过段落搜索引擎，从每个段落中找到代表性句子，为原文创建摘要。
6. 使用 META 的语言模型学习待摘要文档的单词分布。
7. 为语言模型添加生成函数，根据上下文生成下一个单词。
8. 使用生成器摘要输入文档，试验不同停止标准，找出最佳方法。
9. 为自然语言生成实现创建简单的后处理规则，除句子连接和代词插入外，思考其他规则。
10. 解释如何结合文本摘要和主题建模创建强大的探索性文本挖掘应用。
11. 说明将生成式摘要的语言模型分布与其他概率分布（如现有摘要）进行插值能实现什么。

8. 文本摘要技术对比

摘要方法	优点	缺点	适用场景
抽取式摘要	保留原文句子，信息准确；实现相对简单；能保持原文句子顺序，连贯性好	灵活性较差，可能无法涵盖所有重要信息；摘要内容局限于原文句子	新闻、报告等需要快速获取关键信息的文本；对信息准确性要求较高的场景
生成式摘要	可以创造新句子，更灵活；能根据需求生成简洁、流畅的摘要	生成的文本可能存在长距离依赖问题，导致语义不连贯；需要更复杂的模型和技术	对摘要内容有创新性和个性化要求的场景；文本内容冗余度高，需要高度概括的情况

以下是抽取式和生成式摘要的对比流程图：

graph LR
    A[输入文本] --> B{摘要方法选择}
    B -->|抽取式| C[选择原文句子]
    B -->|生成式| D[创建新句子]
    C --> E[生成摘要]
    D --> F[生成摘要]
    E --> G[评估摘要]
    F --> G
    G --> H{是否满足要求}
    H -->|是| I[输出摘要]
    H -->|否| B

9. 文本摘要技术的发展趋势

9.1 融合多种技术

未来的文本摘要技术可能会融合抽取式和生成式方法的优点，结合信息检索、自然语言处理、深度学习等多种技术，提高摘要的质量和效果。例如，先使用抽取式方法提取关键句子，再用生成式方法对这些句子进行润色和整合，生成更优质的摘要。

9.2 多模态摘要

随着多媒体数据的增加，文本摘要技术将不仅仅局限于处理文本数据，还会扩展到图像、音频、视频等多模态数据。通过融合不同模态的数据信息，生成更全面、丰富的摘要。例如，在新闻报道中，结合文字、图片和视频内容生成摘要，让用户更直观地了解事件全貌。

9.3 个性化摘要

根据用户的兴趣、偏好和需求，为用户提供个性化的摘要服务。通过分析用户的历史行为数据、搜索记录等，了解用户的关注点，生成符合用户个性化需求的摘要。例如，在新闻客户端中，为不同用户提供不同主题和风格的新闻摘要。

9.4 实时摘要

在信息爆炸的时代，实时获取信息变得越来越重要。文本摘要技术将朝着实时摘要的方向发展，能够快速处理和分析大量的实时数据，生成及时、准确的摘要。例如，在金融市场中，实时分析新闻和数据，为投资者提供最新的市场动态摘要。

10. 总结

文本摘要技术在信息处理和知识获取方面具有重要的作用。通过抽取式和生成式两种主要方法，以及各种评估指标和应用场景，我们可以根据不同的需求选择合适的摘要技术。同时，随着技术的不断发展，文本摘要技术也将不断创新和完善，为我们提供更高效、优质的信息服务。在实际应用中，我们可以根据具体情况灵活运用文本摘要技术，结合练习中的方法不断实践和探索，提高文本摘要的能力和水平。

在面对不同类型的文本和应用场景时，我们需要综合考虑摘要的准确性、连贯性、灵活性等因素。例如，对于新闻报道，抽取式摘要可以快速提供关键信息；对于学术论文，生成式摘要可能更适合提炼核心观点。同时，评估摘要的质量也是非常重要的，我们可以通过多种评估方法确保摘要能够准确传达原文的重要信息。

希望通过本文的介绍，能让大家对文本摘要技术有更深入的了解，并在实际应用中发挥其价值。如果你对文本摘要技术感兴趣，可以按照练习中的步骤进行实践，不断提升自己的技能。