文献回顾——『文本自动摘要』

在大四毕设选题时，我选到了『在线评论信息的自动摘要技术研究』的题目。因此，我决定在此记录所读的每一篇文献的思路及方法，一方面用于理清每篇文章的思路，另一方面便于日后写论文中的文献综述部分。

此后，随着研究的深入，我会将毕设所用的思路及代码实现进行分享。

目录

自动摘要概述自然语言处理相关文献抽取式摘要相关文献生成式摘要相关文献

自动摘要概述

目的：将大量的文本用简短的语句进行快速表达，保留关键信息。

方法：自动摘要问题按照文档数量来说可以分成单文本摘要和多文本摘要。按照提取方式来分，可以分为抽取式（extractive）和生成式（abstractive）。

抽取式按照一定的规则，给句子进行评分，找出文档中关键的句子，最后汇总形成文档摘要。抽取式摘要存在语义不通顺、表意不清等问题。

生成式则应用先进的自然语言处理的算法，通过转述、同义替换、句子缩写等技术，生成更凝练简洁的摘要。生成式摘要更符合人类的认知习惯，语句通顺，语义清晰。

相关技术：自然语言处理、主题模型、seq2seq、注意力机制

自然语言处理相关文献

（一）融合主题词嵌入和网络结构分析的主题关键词提取方法

主要方法：词向量(Word2Vec)+主题模型(LDA)+关键词网络分析

这篇文献提供了一种关键词提取的思路：

首先利用LDA对于数据集的主题进行初步提取，生成主题 - 词(m×n) 矩阵；

接着，用Word2Vec训练数据集，得到词向量模型；

For each t in Topic (m)：

For each w in KeyWords (n)：

利用生成的词向量模型，用余弦法计算该主题下词与词的相似度，作为两点之间的权重；

设置阈值，过滤掉权重较低的词关系，其余的两两词之间连成一条边；

利用PageRank方法进行迭代，最后输出PR值最高的TopN个词作为该主题下的关键词。

总结：先用LDA方法初步选择出主题及其词分布，接着将每个主题下的词表示为词向量，用相似性表示词与词之间的权重，最后用PageRank方法对于主题下的关键词进行二次过滤。

抽取式摘要相关文献

（一）Opinion mining from online hotel reviews – A text summarization approach

（二）基于语义空间的抽取式单文档摘要方法

主要方法：Word2Vec+TF-IDF+TextRank+句子 - 原文相似度

主要步骤如下图所示：

首先使用Word2Vec训练出词向量，得到词的向量空间，也称为语义空间，其语义空间中语义相近的词的位置非常接近。句子向量：句子中词向量叠加求均值作为句子向量表示；文本向量：通过TF-IDF提取原文的关键词，筛选去除语义表征能力差的词，然后通过原文中关键词的词向量叠加求均值作为原文向量表示。通过余弦相似度公式计算句子和原文之间的距离，从而找出贴近原文中心思想的句子。用Dk表示原文中第 k 个句子与原文的相似度。 （与TextRank结合的M1模型）：首先构建无向带权图，顶点为原文中句子；然后确定顶点间关系，即句子之间的相似度，最后用TextRank模型计算句子的权重。

（与TF-IDF结合的M2模型）： 通过TF-IDF计算出词的权重，进而计算出句子的权重。句子权重为句子中每个词的权重之和。（M1与M2结合）选出关键句。

核心：把句子－原文相似度应用到单文档摘要中，以提高抽取出的摘要与原文的语义相似度。

生成式摘要相关文献

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