17、文本摘要技术全解析：从评估到分析的深度洞察

文本摘要技术全解析：从评估到分析的深度洞察

在自然语言处理领域，文本摘要技术是一项关键且具有挑战性的任务。它旨在从原始文本中提取关键信息，生成简洁且有代表性的摘要。下面将深入探讨文本摘要技术的评估方法以及文本分析步骤。

1. 自动文本摘要评估

自动文本摘要通常被视为自然语言处理任务，其评估比索引术语的评估更为复杂。评估标准主要分为内在和外在两类：
- 内在评估 ：直接基于生成摘要的信息性、覆盖范围和正确性来判断摘要质量。传统上，它通过测量自动生成摘要与人工摘要的相似度来进行评估。这种评估源于信息提取，会定量衡量响应的完整性（召回率）、正确性（精确率）、冗余性（过度生成率）和错误性（误报率）。计算公式如下：
- 召回率（recall）= 系统正确响应的数量 / 专家正确响应的总数量
- 精确率（precision）= 系统正确响应的数量 / 系统响应的总数量
- 过度生成率（overgeneration）= 系统虚假响应的数量 / 系统响应的总数量
- 误报率（fallout）= 系统错误和虚假响应的数量 / 专家错误响应的总数量
在信息提取中，通常对要提取的信息有共识，评估时会考虑部分正确响应，部分正确响应会给予较低权重（如 0.5）。但在文本摘要中，很难确定一个绝对正确的摘要，不同摘要者生成的摘要内容可能差异较大。
- 外在评估 ：与摘要的目的相关，根据摘要对完成其他任务的影响来判断其质量。例如，在文档选择基于摘要时，评估摘要对检索效果的影响。此外，还需评估摘要是否满足用户需求以及其可读性。

评估总结如下表所示：
|评估类型