中文文本自动摘要

中文文本自动摘要技术是自然语言处理的重要研究方向,旨在帮助用户快速获取文档关键信息。本文介绍了传统方法如基于关键词、机器学习和深度学习模型的摘要生成,并详细探讨了Match-LSTM结构。此外,还讲解了语言模型、关键词抽取、机器翻译等基本概念,以及抽取式和生成式摘要的算法原理,如Pointer Networks和Seq2Seq模型。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

中文文本自动摘要(Chinese Text AutoSummary)技术已成为自然语言处理领域的一项重要研究热点。它可以帮助用户快速、准确地获取大量文档的关键信息,提升搜索结果的质量和效率。《中文文本自动摘要》是由华中科技大学、微软亚洲研究院、中国信息通信研究院等单位联合主办,通过机器学习和深度学习技术,结合了多种策略,能够生成高度准确的文本摘要。
具体来说,该技术主要包括两个方面内容:

  • 抽取式摘要抽取:指从文档中找出具有代表性的句子,并按重要程度进行排序。
  • 生成式摘要生成:指根据输入的文档及其关键句,生成一段简短的摘要。

在这篇文章中,我们将简要介绍中文文本自动摘要的相关理论知识、方法论以及关键技术。同时,我们会以“《中文文本自动摘要》——一种新型的文本自动摘要方法”为题,结合实践经验,阐述文本自动摘要技术目前存在的问题与解决方式。在最后,我们也会对未来的工作方向给出展望。

2.背景介绍

2.1文本自动摘要的定义

摘要(英语:Abstract,又称要旨、简略语或提纲),是将所要论述的主题及其重要的意义用最简短的语言陈述出来而制成的语汇表述&

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