【进阶】高级文本摘要技术：抽取式与生成式方法对比

# 2.1 基于关键词的抽取

基于关键词的抽取式文本摘要方法通过提取文本中最重要的关键词来生成摘要。这些关键词通常代表文本的主要主题和思想。

### 2.1.1 TF-IDF算法

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法是一种广泛用于文本挖掘的关键词提取算法。它通过计算每个单词在文档中出现的频率（TF）和在语料库中所有文档中出现的频率（IDF）来衡量关键词的重要性。TF-IDF算法的公式如下：

TF-IDF(t, d, D) = TF(t, d) * IDF(t, D)

其中：

* `t` 是关键词
* `d` 是文档
* `D` 是语料库
* `TF(t, d)` 是关键词 `t` 在文档 `d` 中出现的频率
* `IDF(t, D)` 是关键词 `t` 在语料库 `D` 中所有文档中出现的频率的倒数

# 2. 抽取式文本摘要方法

抽取式文本摘要方法从原始文本中提取关键信息，形成摘要。这种方法通过识别和选择文本中最相关的句子或片段来创建摘要。抽取式摘要方法主要分为两类：基于关键词的抽取和基于句子的抽取。

### 2.1 基于关键词的抽取

基于关键词的抽取方法通过识别文本中频繁出现的关键词和短语来生成摘要。这些关键词和短语代表文本的主要主题和概念。

#### 2.1.1 TF-IDF算法

TF-IDF（词频-逆文档频率）算法是一种常用的关键词提取算法。它计算每个关键词在文本中出现的频率（TF），以及该关键词在语料库中所有文档中出现的频率（IDF）。TF-IDF值高的关键词被认为是更重要的，因为它们既频繁出现在文本中，又相对不常见。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 创建 TF-IDF 向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer()

# 将文本转换为 TF-IDF 矩阵
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([text])

# 获取关键词和对应的 TF-IDF 值
keywords = vectorizer.get_feature_names_out()
tfidf_values = tfidf_matrix.toarray()[0]

# 排序关键词并选择前 N 个关键词
sorted_keywords = sorted(zip(keywords, tfidf_values), key=lambda x: x[1], reverse=True)
top_n_keywords = sorted_keywords[:N]

#### 2.1.2 TextRank算法

TextRank算法是一种基于图论的关键词提取算法。它将文本中的句子表示为图中的节点，并根据句子之间的相似性构建边。相似性高的句子之间具有较重的边权重。TextRank算法通过迭代计算节点的权重，最终选出权重最高的句子作为关键词。

import networkx as nx

# 创建图
graph = nx.Graph()

# 添加节点（句子）和边（相似性）
for sentence in sentences:
    graph.add_node(sentence)
    for other_sentence in sentences:
        if sentence != other_sentence:
            similarity = compute_similarity(sentence, other_sentence)
            graph.add_edge(sentence, other_sentence, weight=similarity)

# 计算节点权重
pagerank = nx.pagerank(graph)

# 排序节点并选择前 N 个关键词
sorted_sentences = sorted(pagerank.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
top_n_sentences = sorted_sentences[:N]

### 2.2 基于句子的抽取

基于句子的抽取方法直接选择文本中最相关的句子来形成摘要。这些句子通常包含文本的主要信息和观点。

#### 2.2.1 LexRank算法

LexRank算法是一种基于图论的句子抽取算法。它将文本中的句子表示为图中的节点，并根据句子之间的相似性构建边。相似性高的句子之间具有较重的边权重。LexRank算法通过迭代计算节点的权重，最终选出权重最高的句子作为摘要句子。

import networkx as nx

# 创建图
graph = nx.Graph()

# 添加节点（句子）和边（相似性）
for