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文本摘要：Transformers在文本摘要中的应用：13.抽取式

摘要与Transformers的结合

1文本摘要的重要性

文本摘要技术在信息处理和自然语言处理领域中扮演着至关重要的角色。

随着互联网的快速发展，每天都有大量的文本信息产生，如何从这些海量信息

中快速获取关键内容，成为了人们关注的焦点。文本摘要能够帮助我们快速理

解长篇文章的主要信息，节省阅读时间，提高信息获取效率。例如，在新闻阅

读、学术论文浏览、市场报告分析等场景中，文本摘要能够提供文章的精华，

使读者能够迅速掌握文章的核心内容。

1.1抽取式摘要与生成式摘要的区别

文本摘要可以分为两大类：抽取式摘要和生成式摘要。

1.1.1抽取式摘要

抽取式摘要技术是通过算法从原始文本中挑选出最具代表性的句子或片段，

直接组合成摘要。这种方法的优点是保持了原文的语义和风格，生成的摘要更

加真实可信。抽取式摘要通常基于统计方法或机器学习模型，如TF-IDF、

TextRank等，来评估句子的重要性，然后选择得分最高的句子作为摘要的一部

分。

示例代码：基于TextRank的抽取式摘要

fromgensim.summarizationimportsummarize

#原始文本

text=

人工智能（）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应

AI

用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，

并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器

人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

#生成摘要

summary=summarize(text,ratio=0.5)

print(summary)

这段代码使用了gensim库中的summarize函数，它基于TextRank算法，通

过设置ratio参数来控制摘要的长度。输出的摘要将是从原始文本中抽取的最具

1

代表性的句子。

1.1.2生成式摘要

生成式摘要技术则是通过理解原始文本的语义，重新生成新的句子来表达

文章的主要信息。这种方法的优点是可以生成更加简洁、连贯的摘要，但同时

也存在挑战，如保持摘要的准确性和避免生成的摘要与原文语义的偏差。生成

式摘要通常依赖于深度学习模型，如Seq2Seq、Transformer等，来学习文本的

语义并生成新的句子。

示例代码：基于Transformer的生成式摘要

fromtransformersimportBartTokenizer,BartForConditionalGeneration

#初始化模型和分词器

tokenizer=BartTokenizer.from_pretrained(facebook/bart-large-cnn)

model=BartForConditionalGeneration.from_pretrained(facebook/bart-large-cnn)

#原始文本

text=

人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应

用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，

并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器

人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

#文本编码

inputs=tokenizer([text],max_length=1024,return_tensors=pt)

#生成摘要

summary_ids=model.generate(inputs[input_ids],num_beams=4,max_length=50,early_stoppi

ng=True)

summary=[tokenizer.decode(g,skip_special_tokens=True,clean_up_tokenization_spaces=False)

forginsummary_ids]

print(summary[0])

这段代码使用了transformers库中的BartForConditionalGeneration模型，它

基于Transformer架构，通过设置num_beams、max_length等参数来控制摘要

的生成