提取内容摘要

本篇文章主要介绍文章摘要提取的方法，将从抽取式摘要提取和生成式摘要提取两种思路介绍。

一，背景介绍

利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。

自动摘要（Automatic Summarization）的方法主要有两种：

• Extraction 是抽取式自动文摘方法，通过提取文档中已存在的关键词，句子形成摘要；
• Abstraction 是生成式自动文摘方法，通过建立抽象的语意表示，使用自然语言生成技术，形成摘要。
• 由于自动摘要方法需要复杂的自然语言理解和生成技术支持，应用领域受限。抽取式摘要成为现阶段主流，它也能在很大程度上满足人们对摘要的需求。

二，抽取式摘要提取

抽取式的方法基于一个假设，一篇文档的核心思想可以用文档中的某一句或几句话来概括。那么摘要的任务就变成了找到文档中最重要的几句话，也就是一个排序的问题。怎么排序有很多方法：

• 基于统计：统计词频，位置等信息，计算句子权值，再简选取权值高的句子作为文摘，特点：简单易用，但对词句的使用大多仅停留在表面信息。
• 基于图模型：构建拓扑结构图，对词句进行排序。例如，TextRank/LexRank
• 基于潜在语义：使用主题模型，挖掘词句隐藏信息。例如，采用 LDA，HMM
• 基于线路规划：将摘要问题转为线路规划，求全局最优解。
  本篇文章主要介绍基于图模型的方法-TextRank。其他方法可以参考：使用Python自动提取内容摘要

1，TextRank架构介绍：

基本思想就是利用文本句子之间的相似度构建图结构，在使用谷歌的 PageRank 算法对句子进行排序。

a.预处理:分句

将拿到的文本做分句，这里有两种可能性，一是用句点或者其他可以表达一句话结尾的符号作为分隔，另外一种是用逗号作为分隔符获取句子。

b.句向量：向量化

句子向量化有很多方式了，这里就不展开介绍。包括Bag Of Words、TFIDF、LDA/LSI、SIF模型、自编码方式训练、以及最近的BERT、skip-thought模型等。

c.句子的相似矩阵

n个句子得到n*n大小的相似矩阵。

d.排序

利用相似矩阵构建句子的图结构，并运行PageRank算法排序。如果不了解PageRank算法，可以简单理解为一个排序算法，比如google如何从众多的网页中选出重要的网页展现。

e.输出

• 重新排序：排序之后的结果只考虑了相关性并没有考虑新颖性，非常有可能出现排名靠前的几句话表达的都是相似的意思。所以需要引入一个惩罚因子，将新颖性考虑进去。对所有的句子重新打分，如下公式：
  
  序号i表示排序后的顺序，从第二句开始，排第一的句子不需要重新计算，后面的句子必须被和前一句的相似度进行惩罚。
• 输出：摘要一般是取排序后的前N句话，但是，因为各个句子都是从不同的段落中选择出来的，如果只是生硬地连起来生成摘要的话，很难保证句子之间的衔接和连贯。保证可读性是一件很难的事情。（常用方法：将排序之后的句子按照原文中的顺序输出，可以在一定程度下保证一点点连贯性。）

2，语料

a.DUC

这个网站提供了文本摘要的比赛，2001-2007年在这个网站，2008年开始换到这个网站TAC。这里提供的数据集都是小型数据集，用来评测模型的。

b.Gigaword

该语料非常大，大概有950w篇新闻文章，数据集用headline来做summary，即输出文本，用first sentence来做input，即输入文本，属于单句摘要的数据集。

c.CNN/Daily Mail

该语料就是我们在机器阅读理解中用到的语料，该数据集属于多句摘要。

d.Large Scale Chinese Short Text Summarization Dataset（LCSTS）

这是一个中文短文本摘要数据集，数据采集自新浪微博。

三，生成式摘要

到这里本篇文章的主要内容就完了，这部分主要是想补充一下摘要的生成式方法。目前为止生成方法大都是基于seq2seq模型进行改进的，一般也会利用attention机制。下图展现的是一般的seq2seq模型，更多的生成式改进模型参考：自动摘要综述