文本摘要提取和生成-梁玉琴
基于语义的单文档自动摘要算法
基于语义的单文档自动摘要算法
章芝青
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2010(0)6
【摘要】单文档自动摘要的目的是在原始的文本中通过摘取、提炼主要信息,提供一篇简洁全面的摘要.自动摘要的主流方法是通过统计和机器学习的技术从文本中直接提取出句子,而单文档由于篇章有限,统计的方法无效.针对此问题,提出了基于语义的单文本自动摘要方法.该方法首先将文档划分为句子,然后计算每一对句子的语义相似度,通过运用改进型K-Medoids聚类算法将相似的句子归类,在每一类中选出最具代表性的句子,最后将句子组成文档摘要.实验结果表明,通过融合语义信息,该方法提高了摘要的质量.
【总页数】3页(P1673-1675)
【作者】章芝青
【作者单位】浙江大学计算机科学与技术学院,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于关键词的维吾尔单文档自动文摘技术研究 [J], 买哈铺热提·外力;赵梦原;艾斯卡尔·艾木都拉
2.基于词句协同排序的单文档自动摘要算法 [J], 张璐;曹杰;蒲朝仪;伍之昂
3.基于语义空间的抽取式单文档摘要方法 [J], 杨山;杨雅婷;温正阳;米成刚
4.基于加权AMR图的语义子图预测摘要算法 [J], 明拓思宇;陈鸿昶;黄瑞阳;柳杨
5.基于整数线性规划重构抽象语义图结构的语义摘要算法 [J], CHEN Hongchang;MING Tuosiyu;LIU Shuxin;GAO Chao
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关键词提取与文本自动摘要技术研究
关键词提取与文本自动摘要技术研究摘要：关键词提取和文本摘要是自然语言处理领域的重要研究方向。
本文将详细介绍关键词提取和文本自动摘要的定义、应用以及相关技术研究。
首先，我们会讨论关键词提取的意义和应用场景。
接着，我们将介绍关键词提取的常用算法和技术。
然后，我们会探讨文本自动摘要的概念、用途和挑战。
最后，我们会引入文本自动摘要的主要方法和研究进展。
希望通过本文的介绍，读者能够对关键词提取与文本自动摘要技术有更深入的了解。
1. 引言关键词提取和文本自动摘要技术是自然语言处理中的重要研究内容。
关键词提取是从文本中自动提取出最能反映文本主题的单词或短语，用于帮助用户快速了解文本内容。
文本自动摘要则是根据文本内容自动生成简洁准确的摘要，用于提供快速浏览或理解文本的主要内容。
这两个技术在信息检索、自动分类、文本聚类、知识图谱构建等领域有着广泛的应用。
2. 关键词提取技术关键词提取的算法可以分为基于统计的方法和基于机器学习的方法两大类。
基于统计的方法主要利用词频、词性、互信息等统计特征来判断关键词的重要性。
例如TF-IDF算法、TextRank算法等。
基于机器学习的方法则是通过训练数据学习关键词提取的模型，常用的算法有支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）等。
此外，还有一些融合了统计和机器学习的混合方法，如TopicRank算法。
关键词提取算法的选择要根据具体的应用场景和需求来确定。
3. 文本自动摘要技术文本自动摘要技术主要有两种方法：抽取式摘要和生成式摘要。
抽取式摘要是根据文本中的关键句子或关键词来生成摘要，不涉及到语言生成的过程。
抽取式摘要的方法包括基于统计的方法、基于图模型的方法等。
生成式摘要则是利用自然语言生成技术根据文本内容生成摘要，这种方法能够生成更加准确、连贯的摘要，但挑战也更大。
生成式摘要的方法包括基于统计的方法、基于深度学习的方法等。
生成式摘要技术目前仍处于研究探索阶段，面临着很多难题，如生成摘要的准确性、内容连贯性等。
信息科学中的文本自动摘要与生成研究
信息科学中的文本自动摘要与生成研究随着信息时代的到来，我们面对的信息爆炸现象越来越严重。
在互联网上，大量的新闻、文章、博客等各种形式的文本信息源源不断地涌现，然而人们的时间和精力有限，难以有效地获取和消化这些信息。
针对这一问题，信息科学领域涌现出了一项重要的研究——文本自动摘要与生成。
一、什么是文本自动摘要与生成文本自动摘要与生成是指通过计算机程序自动从一篇较长的文本中提取出其核心内容，形成精简的文本摘要，或者根据一定的规则与模型自动生成新的文本。
这项研究通常依赖于自然语言处理、机器学习等技术，并结合统计学和语言学的理论基础。
文本自动摘要旨在从大量的文本中提取出有代表性和信息丰富度较高的内容，以满足人们对信息的快速获取和理解的需求。
而文本生成则是在摘要的基础上，利用生成模型和生成算法产生新的文本，可以是文章、评论、总结等形式。
二、文本自动摘要的研究现状目前，文本自动摘要研究主要分为两个方向：抽取式摘要和生成式摘要。
抽取式摘要是通过从原文中抽取关键句或片段，将其组合成摘要。
这种方法通常依赖于自然语言处理技术，如命名实体识别、关键词提取、句子相似度计算等。
抽取式摘要的优点是生成的摘要内容与原文有较高的关联性，但缺点是限制于原文材料，摘要往往不能呈现出完整的逻辑结构。
生成式摘要则是通过合成、归纳、概括等方式创造出新的文本。
这种方法通常需要结合统计学和语言学的知识，利用语言模型和生成算法生成语法正确、语义连贯的文本。
生成式摘要的优点是可以摘要与原文不完全相关的内容，创造性地产生新的语言表达，但也容易出现语义错误和逻辑不严谨的问题。
三、文本自动生成的挑战与发展文本自动生成面临着一些挑战和难题。
首先，生成的文本需要具备准确、流畅、自然的特点，这要求模型在生成过程中遵循语法规则，保持语义的连贯性。
其次，生成的文本应该具备一定的创造性和独特性，避免简单地复制粘贴原文或者模板。
另外，生成的文本要能够适应不同领域、不同风格的要求。
基于深度学习的中文自动文本摘要与生成技术研究与优化
基于深度学习的中文自动文本摘要与生成技术研究与优化在当代信息爆炸式增长的时代，人们面对海量的文字信息时常感到困扰。
因此，自动文本摘要与生成技术成为了当前自然语言处理领域的重要研究方向之一。
本文将围绕基于深度学习的中文自动文本摘要与生成技术展开研究与优化。
自动文本摘要与生成技术是指使用计算机自动抽取或生成一段文字的核心内容，以便用户可以快速了解全文内容，从而提高阅读效率。
传统的文本摘要方法主要分为提取式和生成式两类。
提取式方法通过计算关键词、短语等，从原文中抽取出最具代表性的句子或短语，作为摘要的一部分。
生成式方法则是通过对原文进行理解和归纳，自动生成新的摘要文本。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的自动文本摘要与生成技术取得了巨大的突破。
深度学习模型，尤其是循环神经网络（RNN）和变种（如长短时记忆网络LSTM和门控循环单元GRU），被广泛应用于文本生成和序列建模的任务中，为自动文本摘要与生成技术的提升带来了新的机遇。
在中文自动文本摘要研究中，注意力机制是一种重要的技术手段。
注意力机制可以根据输入的文本内容，在生成摘要的过程中关注到最相关的信息。
研究人员通过引入注意力机制，提高了自动文本摘要模型的性能。
此外，研究人员还利用大规模中文文本语料库，通过预训练的方式提升模型的泛化能力和效果。
除了注意力机制，改进模型架构也是提高中文自动文本摘要与生成效果的重要手段。
研究人员通过引入更深层的循环神经网络、探索更有效的模型结构和特征表示方式，取得了显著的提升。
同时，与其他自然语言处理任务相结合，如语言模型、机器翻译、对话系统等，可以进一步提高自动文本摘要与生成的效果和多样性。
从应用的角度来看，自动文本摘要与生成技术在多个领域具有广泛的应用前景。
在新闻媒体领域，自动摘要可以帮助编辑和记者更快速地了解新闻报道内容，提高工作效率。
在互联网搜索领域，自动摘要可以作为搜索引擎结果的一部分，为用户提供更准确和精炼的检索内容。
基于关键词提取的文本自动摘要算法研究
基于关键词提取的文本自动摘要算法研究自动摘要是一项重要的自然语言处理任务，旨在从较长的文本中提取出核心信息，以便在不阅读全文的情况下获得文章的主要内容。
针对这一任务，研究者们提出了多种算法，其中一种常用的方法是基于关键词提取的自动摘要算法。
基于关键词提取的自动摘要算法首先通过一定的方式抽取文本中的关键词或短语，然后根据关键词的重要性对文本中的句子进行排序，最后选取重要性较高的句子组成摘要。
下面将介绍几种常见的基于关键词提取的自动摘要算法。
1. TF-IDF算法TF-IDF（词频-逆文档频率）是一种常用的用于评估单词重要性的算法。
它通过计算单词在文档中的频率以及在整个语料库中的逆文档频率，来判断单词对于整个文本的重要性。
在摘要生成中，TF-IDF可以用于计算句子中包含的关键词的重要性，并将重要性较高的句子选取为摘要。
2. TextRank算法TextRank算法是一种基于图的排序算法，它基于图论中的PageRank算法，并将其应用于文本摘要生成。
首先，TextRank将文本切分为句子，并将句子作为图中的节点。
然后，通过计算句子之间的相似度，建立节点之间的边。
接下来，通过迭代计算，将句子的重要性传递给相邻节点，最终得到每个句子的得分。
最后，选取得分较高的句子作为摘要。
3. LSA算法LSA（Latent Semantic Analysis）是一种基于矩阵分解的算法，它通过将文本映射到一个低维语义空间中，从而捕捉到文本中的语义关系。
在自动摘要中，LSA可以用于计算关键词在语义空间中的重要性，并据此对句子进行排序。
通过选取重要性较高的句子，可以生成摘要。
4. 基于机器学习的方法除了上述传统的算法外，近年来，基于机器学习的方法也取得了一定的进展。
这些方法通过构建一个训练模型，将文本中的关键词和句子之间的关系进行学习，然后根据学习到的模型来进行摘要生成。
例如，可以使用神经网络或是支持向量机等机器学习算法来构建模型。
一种文本内容提取方法和装置的制作方法
一种文本内容提取方法和装置的制作方法专利名称：一种文本内容提取方法和装置的制作方法技术领域：本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种文本内容提取方法和装置。
背景技术：随着互联网技术的迅猛发展，浏览网页逐渐成为人们获取信息的主要手段，而在所有接触的页面信息中，文本信息又占了其中的主要部分。
如何有效的提取页面中的文本信息是很重要的，因为如果将文本的内容全部提取出来，其中必然会掺杂许多不必要的内容，如广告信息、导航信息等等，这些信息通常是大量重复的，而且并不是用户感兴趣和需要的内容；再者，大量重复和无效的信息也会降低文本聚类和文本分类的准确性，会加大内容检索的工作量。
而在不同的网页中，页面的排版和布局是多种多样的，若单从模块或位置进行划分，则很难准确的获取有效的文本信息。
目前，文本内容的提取手段是将输入网页分解为多个模块，并通过计算每个模块的综合得分来确定对应模块是否为内容模块。
其中，综合得分的计算方式为综合得分=位置得分X文字长度/链接文字长度，然而，该计算方式仍然不够精确，并不能准确对内容进行划分。
所以，目前如何能提供一种文本提取方法，实现对文本内容的准确提取成为目前亟待解决的技术问题。
发明内容本发明提供一种文本内容提取方法和装置，用以解决现有技术中采用的文本内容提取方法不能准确提取文本内容的问题。
为了解决上述问题，本发明采用的技术方案如下一方面，本发明提供一种文本内容提取方法，包括将输入的超文本标记语言HTML网页分解为多个模块，根据各模块在网页布局中的位置，确定各模块的位置得分，并计算各模块的文本长度；提取各模块包含的链接地址，统计所有链接地址中除协议字符外使用频率最高的字符内容，将包含所述使用频率最高的字符内容的各链接地址标记为有效链接，将不包含所述使用频率最高的字符内容的各链接地址标记为无效链接；根据综合得分=模块的位置得分X (模块的文本长度+模块内有效链接的文字长度)/模块内无效链接的文字长度，确定各模块的综合得分，并判定综合得分超过设定阈值的模块为内容模块。
抽取式文本摘要生成方法、装置、设备及存储介质与流程
抽取式文本摘要生成方法、装置、设备及存储介质与流程随着互联网的进展，越来越多的信息被广泛传播和共享，这让我们面临着一个众所周知的挑战，即信息的过载。
当我们需要处理大量的信息时，有时很难快速且精准地了解整个信息内容。
为了应对这一技术挑战，抽取式文本摘要技术被广泛进展和应用。
本文将介绍一种抽取式文本摘要生成方法、装置、设备及存储介质与流程。
一、概述抽取式文本摘要（Extractive Text Summarization）是一种通过分析文本内容，从原始文本中抽出最紧要的信息构成摘要的技术。
相比于摘要内容的生成，抽取式技术更加精准和牢靠，由于生成的摘要内容是从原始文本中抽取的，不会显现误差和不精准的情况。
本文重要叙述的是抽取式文本摘要的生成方法以及相关的装置、设备和存储介质。
二、抽取式文本摘要的生成方法1、文本预处理首先，将文本依照句子进行划分，并对每个句子进行预处理，包括词性标注、命名实体识别、句法分析等处理。
2、词频统计进行词频统计，统计每个词在文本中显现的次数，并计算每个句子中的紧要性得分。
紧要性得分重要包括词频得分、位置得分、标题得分等。
3、句子排序将每个句子的紧要性得分进行排序，选取得分最高的前n个句子作为生成的文本摘要。
其中，n可以依据需求和文本长度进行调整。
三、装置和设备为了实现抽取式文本摘要的自动化生成和优化成果，需要结合传统的算法和新兴的数据分析技术，设计一种高效的装置和设备。
1、预处理器预处理器重要负责对原始文本进行分词、词性标注、命名实体识别等等处理。
预处理器包括：语言模块（该模块负责文本的预处理任务，包括对文本的拆分、去除停用词、命名实体识别、情感分析等），自然语言处理模块、推举处理模块等。
2、摘要生成器摘要生成器就是整个系统中的核心部分，重要由若干个子系统构成。
每个子系统都有其特定的运行程序和算法，重要包括：(1)句子紧要度计算模块。
(2)句子过滤模块。
(3)句子排序模块。
3、可视化输出模块为了便利用户观看和使用抽取式文本摘要生成的结果，需要使用一个可视化模块进行呈现。
文本摘要与生成技术研究与应用
文本摘要与生成技术研究与应用摘要技术是自然语言处理领域中的核心研究课题之一，其旨在根据文本的内容，自动抽取出概括性的摘要信息，帮助人们快速了解文本内容。
随着信息爆炸时代的到来，文本摘要技术的研究和应用变得更加重要，对于信息的筛选和提取具有重要的意义。
本文将介绍文本摘要与生成技术的研究进展和应用。
一、文本摘要技术概述文本摘要技术主要包括抽取式摘要和生成式摘要两种方法。
抽取式摘要是指直接从文本中抽取重要的句子或关键词组成摘要，而生成式摘要则是通过文本理解和推理生成新的摘要内容。
抽取式摘要通常基于统计和机器学习方法，而生成式摘要则更多地采用深度学习和自然语言处理技术。
二、文本摘要技术研究进展1. 抽取式摘要技术抽取式摘要技术从文本中抽取关键信息作为摘要，主要包括基于统计的方法和机器学习的方法。
统计方法利用句子的位置、关键词频率和统计规则等信息来生成摘要，但在处理复杂文本和长篇文档时效果有限。
机器学习方法通过训练模型学习如何从文本中抽取关键信息，例如利用支持向量机（SVM）和决策树等算法，但需要大量的标注数据进行训练。
2. 生成式摘要技术生成式摘要技术能够理解文本内容并生成新的摘要，因此具有更高的灵活性和自适应能力。
生成式摘要主要基于深度学习和自然语言处理技术，如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制等。
这些技术能够捕获文本中的语义关系和上下文信息，生成质量更高的摘要。
三、文本摘要技术应用1. 新闻摘要新闻摘要是文本摘要技术最常见的应用之一，通过自动抽取或生成新闻摘要，可以帮助用户快速了解新闻的关键信息，节省阅读时间。
新闻摘要技术已经广泛应用于新闻推送、搜索引擎优化等领域。
2. 文档摘要在面对大量文档时，人们往往会感到阅读和理解的困难。
文档摘要技术可以根据文档的内容自动提取关键信息，帮助用户快速筛选和理解文档内容。
文档摘要技术广泛应用于文档管理、知识图谱构建等领域。
3. 专利摘要专利摘要是对专利文本进行概括性描述的重要工具，具有指导科研和技术创新的作用。
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文本摘要提取和生成
1、问题定义
自动文本摘要(Automatic Text Summarization)技术，又称自动文摘，是自然语言处理中的重要问题之一。
自动文摘是利用计算机通过算法自动地从长文本或文本集合中提炼出能准确反映文本中心内容的短文，在信息检索、舆情分析、内容审查等领域都具有较高的研究价值。
自动文摘根据不同的标准有不同的分类划分:
（1）按照是否提供上下文环境，分为面向查询的自动文摘和普通自动文摘；
（2）按照不同的用途，分为指示性文摘和报道性文摘；
（3）按照文档数量，分为单文档自动文摘和多文档自动文摘；
（4）按照生成方法，分为抽取式自动文摘和生成式自动文摘；
2、技术和方法
目前，自动文本摘要的实现方式主要分为抽取式方法和生成式方法。
抽取式方法是从从原始文档中提取关键文本单元来组成摘要，广义上来说是一个二元分类问题，判断文本单元是否属于摘要内容。
优点是能够保留原文章的显著信息，语法正确；缺点是会产生大量冗余信息，对短文本不友好，连贯性得不到保证。
生成式方法是根据对原始文本的理解来形成摘要，对训练数据的文本摘要数据对进行学习，根据不同的算法生成摘要。
优点是可以生成原文本没有的单词，更加接近摘要的本质，具有生成高质量摘要的潜力；缺点；需要大量训练数据。
自动文摘的研究工作技术框架为：内容表示——权重计算——内容选择——内容组织。
各种技术优化也是在此基础上进行的。
（1）内容表示：一是把原始文本划分成为文本单元的预处理工作，可以是分字、词、句等；二是使用语义信息、主题模型、图等方法，对原文进行更深层次的表示；三是针对深度学习而言，使用词向量的方式，来表达文本单元。
（2）权重计算：对文本单元进行相应的权重评分。
（3）内容选择：根据前面进行的权重得分，选择文本单元进入摘要候选集
（4）内容组织：整理候选集中的内容得出最终摘要。
3、研究
15年开始，Seq2Seq模型在文本生成领域，使用端到端的思想，把输入当成一段序列，输出也看成一段序列进行编码和解码，该模型主要是由编码器(encoder)和解码器(decoder)构成。
Seq2Seq模型第一次被用于自动摘要时，是由A. M. Rush等人提出的，和先前的抽取式方法相比，此模型首先要“理解”文本语义，然后概括形成摘要，这种方法过程更像是人工总结摘要的过程。
使用端到端的思想，把输入当成一段序列，输出也看成一段序列进行编码和解码，该模型主要是由编码器(encoder)和解码器(decoder)构成。
之后学者们分别对编码器和解码器进行研究，通过使用不同的神经网络以及不同的注意力机制，分别有着不同的效果。
使用过的神经网络主要有CNN、RNN、LSTM（特殊的RNN ）、BiLSTM（双向LSTM）等
注意力部分则是使用Attention机制、完全建立在注意力之上的Transformer模型和Transformer叠加变形之后的BERT模型。
值得一提的是，BERT属于预训练模型，首先使用训练集进行预训练得到参数，之后在下游其他任务中直接使用或者进行微调后使用。
一开始学者在研究文本摘要提取时，编码器和解码器都采用了RNN，这样可以得到更全面的有关序列的上下文信息，很大程度上改善了摘要生成结果。
然后有人将抽取式与生成式方法进行结合，在生成式模型中加入了句子抽取技术。
先使用WordNet进行句子的抽取，编码器部分使用双向LSTM，分别对原文本和抽取的句子编码。
模型既关注重要性高的句子，也兼顾重要性相对较低的句子。
为了使解码器能关注到文本中的重点部分，注意力机制被加进来了。
这样解码器在解码时，不会依赖原本固定的语义向量。
模型在机器翻译的任务当中，取得了瞩目的成绩。
在一开始加入注意力机制之后，Seq2Seq 模型更加完善。
但是使用注意力机制时，往往会忽略输入和输出序列之间的对应关系，使得解码器重复关注输入序列的某些部分，从而输出序列也产生重复。
有人提出可以使用覆盖机制来解决重复关注的问题，将序列中词项的位置信息用注意力分布来表示。
接下来就是self attention的引入，自注意力机制能够学习句子的内部结构，从而解决之前的问题。
Google 在提出了Transformer模型之后，大家也是尝试把transformer带到了文本摘要提取领域。
之后的BERT更是在文本摘要提取上取得了优秀的成绩。
大家在生成式摘要中大多都是利用序列到序列模型完成生成任务，但是这类模型存在一些训练难题，如最大似然估计的训练难题。
14年的时候提出了将生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)应用于文本摘要生成任务中。
GAN的主要构成分为两部分：生成器和判别器。
GAN 本质是一个判别模型，利用判别器，将得到的信息反馈给生成器，以指明生成器的训练方向。
在面对图像这类连续型数据时，GAN表现良好，但是GAN却很难解决在文本这种离散型数据任务中存在的问题。
主要原因是，由于数据离散，判别器不能将梯度进行反向传播，从而不能对生成器进行指导。
为了解决离散造成的梯度不可导问题，有人提出了使用LSTM作为生成器，用CNN作为判别器。
然后为了进一步解决离散输出的问题，提出了Rank GAN模型；针对GAN模型训练不稳定的问题，提出了WGAN模型；融合了强化学习，提出了SeqGAN。
SeqGAN 模型也是由生成器及判别器构成。
生成器主要由LSTM 网络构成。
判别器当做外部环境，主要由CNN网络构成。
为了解决非信息性和稀疏性问题，提出了LeakGAN模型。
LeakGAN可以避免之前提到的问题，其中包括了离散输出问题、奖励值稀疏问题、判别器的评分问题等等。
该模型可以生成质量较好的文本，在未来的文本生成方向上，具有广阔的应用前景。
经过一系列相关实验，该模型在不同数据集中，包括中文短文本、英文长文本方面取得了优秀的成果。
4.我的实验
我采用的是添加Attention机制的seq2seq模型，编码器由一系列LSTM单元组成。
模型结构如下图：
具体模型实现结果如下：
数据集采用亚马逊食品评论数据集具体数据集
训练10000个数据样本，epoch选定10，并且使用EarlyStopping函数可以在loss值没有明显变化时推出训练。
测试集的loss值最终在2.6左右。
单条测试结果：
5.未来改进方向
LeakGAN模型在实际使用过程中，反馈信息并没有经过进一步的过滤选择，得到的语义信息也不全面，语法结构也不准确。
所以在LeakGAN模型上还有继续提升的空间，再加上之前效果比较好的BERT的预训练模型，两者结合可能会有比较好的化学反应。
还有一个点我觉得可以考虑的是，传统文本摘要提取中的基于特征评分的方法，虽然是早期的研究工作，但如果能把特征评分作
为权重的一部分加上去，对文本摘要提取这个具体领域的结果来说可能会有一些优化。