文本摘要：BERT用于文本摘要：11.高级文本摘要技术：多文档摘要.pdf

文本摘要：BERT用于文本摘要：11.高级文本摘要技术：多

文档摘要

1文本摘要的重要性

在信息爆炸的时代，每天都有大量的文档、新闻、报告等文本信息产生。

文本摘要技术旨在从这些海量信息中提取关键内容，生成简洁、精炼的摘要，

帮助人们快速理解文档的主要信息，节省阅读时间。文本摘要不仅在新闻、学

术文献、社交媒体等领域有广泛应用，也是自然语言处理（NLP）研究中的一个

重要方向。

1.11文本摘要的类型

文本摘要主要分为两类：抽取式摘要和生成式摘要。

抽取式摘要：直接从原文中抽取关键句子或片段，组合成摘要。

这种方法简单直接，但可能无法生成连贯的新句子。

生成式摘要：通过理解原文内容，生成新的、连贯的句子作为摘

要。这种方法更复杂，但摘要质量通常更高。

1.22文本摘要的应用场景

新闻摘要：快速了解新闻的主要内容。

学术文献摘要：帮助研究人员快速筛选相关文献。

社交媒体摘要：在有限的空间内展示帖子的核心信息。

多语言摘要：跨语言信息的快速理解。

2多文档摘要的挑战

多文档摘要是指从一组相关文档中提取信息，生成一个综合性的摘要。与

单文档摘要相比，多文档摘要面临更多挑战：

2.11信息冗余与缺失

信息冗余：多文档中可能包含重复信息，需要算法能够识别并去

除冗余，避免摘要中出现重复内容。

信息缺失：不同文档可能从不同角度描述同一事件，摘要需要综

合所有文档的关键信息，避免重要信息的遗漏。

1

2.22文档间关系理解

主题一致性：确保摘要内容与所有文档的主题保持一致。

信息互补性：识别不同文档之间的互补信息，构建更全面的摘要。

2.33抽取与生成的平衡

抽取式摘要的局限性：在多文档摘要中，单纯抽取可能无法捕捉

到文档间的联系和整体脉络。

生成式摘要的复杂性：需要更强大的语言理解和生成能力，以确

保摘要的准确性和连贯性。

2.44实例：使用BERT进行多文档摘要

BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种基于

Transformer架构的预训练模型，它在理解文本方面表现出色，可以用于生成高

质量的多文档摘要。

数据准备

假设我们有以下三篇关于“全球气候变化”的文章片段：

1.文章A：“全球气温在过去一个世纪中显著上升，科学家们认为这

是由于温室气体排放增加所致。”

2.文章B：“北极冰盖的融化速度加快，对全球海平面造成影响。”

3.文章C：“政府间气候变化专门委员会（IPCC）呼吁全球采取紧急

行动，减少碳排放。”

将这些文本转换为BERT可以处理的格式，通常包括分词、添加特殊标记

（如[CLS]和[SEP]）和转换为模型输入的向量。

fromtransformersimportBertTokenizer,BertModel

#初始化BERT模型和分词器

model=BertModel.from_pretrained(bert-base-uncased)

tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(bert-base-uncased)

#文本数据

texts=[

全球气温在过去一个世纪中显著上升，科学家们认为这是由于温室气体排放增加所致。

,

北极冰盖的融化速度加快，对全球海平面造成影响。,

政府间气候变化专门委员会（IPCC）呼吁全球采取紧急行动，减少碳排放。

]

2

#分词和转换为模型输入

inputs=tokenizer(texts,padding=True,truncation=True,return_tensors=pt)

2.4.24.2模型训练

使用BERT进行多文档摘