AI自然语言处理NLP原理与Python实战：文本自动摘要的进阶

1.背景介绍

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能（AI）领域的一个重要分支，旨在让计算机理解、生成和处理人类语言。自动摘要（Automatic Summarization）是NLP中的一个重要任务，旨在从长篇文本中生成简短的摘要，使读者能够快速了解文本的主要内容。

本文将探讨文本自动摘要的进阶技术，包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、数学模型公式、代码实例以及未来发展趋势。

2.核心概念与联系

在进入具体的技术内容之前，我们需要了解一些关键的概念和联系。

2.1 自动摘要的类型

自动摘要可以分为三类：

1. 抽取式摘要（Extractive Summarization）：这种方法从原文本中选择关键句子或片段，组合成摘要。它通常使用术语提取、句子提取或段落提取等方法。

2. 生成式摘要（Generative Summarization）：这种方法通过生成新的句子或段落来创建摘要，而不是直接从原文本中选择内容。它通常使用序列到序列（Seq2Seq）模型或变压器（Transformer）模型等方法。

3. 混合式摘要（Hybrid Summarization）：这种方法结合了抽取式和生成式方法，以获得更好的摘要质量。

2.2 自动摘要的评估指标

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