什么是文本摘要

文本摘要最常见的应用是文档摘要，目标是识别给定文本中最重要或最相关的信息，并将其浓缩成较短的摘要。这可以通过监督学习方法实现，从文档和人工生成的摘要集合中学习句子特征，从而确定哪些句子适合纳入摘要。

另一种方法是无监督摘要，使用TextRank和LexRank等技术根据句子与"中心句"的相似性或在文本图形表示中的位置对句子进行排序。这些无监督方法无需昂贵的训练数据即可应用。

文本摘要还可以是特定领域的，利用该领域的知识来识别最重要的信息。例如，医学文本摘要可能会利用医学知识和本体论。

总的来说，文本摘要可以成为快速理解大量文本（如研究论文、新闻文章等）关键点的有用工具。具体使用的技术将取决于用例和可用数据。

文本摘要最常见的应用就是对单个或多个文档进行自动摘要。单文档摘要是从给定的单个文档中生成摘要，而多文档摘要则是从多个相关文档中综合生成统一的摘要。这种技术可以帮助用户快速了解文档的核心内容，而无需阅读全文。

新闻摘要系统可以自动收集相关新闻文章，并生成简明扼要的新闻摘要，让用户及时了解某一主题的最新进展。这在时事追踪和舆情监控等场景下非常有用。

除了文本，摘要技术也可以应用于图像和视频数据。图像摘要的目标是从大量图像中选取一组最具代表性的图像作为摘要；视频摘要则是从原始视频中提取最重要的关键帧或片段。

除了生成通用摘要外，摘要系统还可以根据特定的查询或信息需求生成查询相关的摘要。这种个性化的摘要可以更好地满足用户的具体需求。

根据生成方式的不同，文本摘要可分为提取式摘要和抽象式摘要两大类。 提取式摘要是从原始文本中识别并提取最重要的句子或片段，形成摘要。这通常利用自然语言处理技术来定位最具信息量的句子。提取式摘要保留了原文的表述，是目前主流的摘要生成方式。 抽象式摘要则是生成全新的文本内容，而非直接提取原文，它首先构建原文的语义表示，然后基于该表示生成新的、更加精炼的摘要文本。抽象式摘要可以通过改写和重组的方式转换提取的内容，但在计算复杂度上更具挑战。

根据摘要目的的不同，文本摘要又可分为通用摘要和查询相关摘要。通用摘要旨在概括文本的主要内容，而查询相关摘要则是针对特定查询生成与之相关的摘要。摘要系统可根据用户需求生成这两种类型的摘要。

多文档摘要技术从多篇相关文本中提取信息，生成一个简洁全面的综合摘要。这种摘要可以针对特定查询生成。

自适应摘要是一种前景广阔的方法。它首先识别文本的类型，然后应用针对该类型优化的摘要算法。此外，还发展出了TextRank和LexRank一些无监督方法，可利用随机游走和特征向量中心性来估计句子重要性。

对于监督式提取式文本摘要，主要挑战在于需要人工创建已知摘要，将原始文档中的句子标注为"在摘要中"或"不在摘要中"。这种方式与人们通常创建摘要的方式不同，因此简单使用期刊摘要或现有摘要通常是不够的，因为这些摘要中的句子并不一定与原文中的句子相匹配，难以为训练样本分配标签。

与提取式摘要相比，抽象式摘要方法生成的是全新文本，而非原文中的句子，这在计算上要更加复杂，需要涉及自然语言处理和对原文领域的深入理解，尤其是当原文涉及特殊知识领域时。对于图像和视频的摘要，抽象式方法的应用就更加困难。

文本摘要评估系统的主要缺陷在于，它们需要参考摘要（有些方法需要多个）来与自动生成的摘要进行比较，而创建这种语料库（包含文本及其对应摘要）是一项艰难且昂贵的任务。一些方法甚至需要人工对摘要进行注释。

文本摘要最早可追溯至1957年的相关研究。早期方法主要采用统计技术，如词频-逆文档频率（TF-IDF）等，对文本进行关键词提取和句子排序。这些方法虽然简单，但效果一般。

到2016年，基于模式匹配的多文档摘要被认为是当时最有效的方法。随后，结合潜在语义分析（LSA）和非负矩阵分解（NMF）的方法逐渐取代了模式匹配方法，成为新的主流技术。

2019年，机器学习方法在单文档摘要领域占据主导地位，该领域被认为已接近成熟。与此同时，研究重心开始转向抽象式摘要和实时摘要等新兴方向。

近年来，transformer模型如T5和Pegasus等在文本摘要任务中表现出色，这些模型擅长将文本序列映射为文本序列，非常适合自动文本摘要。transformer模型赋予了文本摘要技术更大的灵活性。