【实战演练】文本摘要生成实战：抽取式与生成式方法的比较与应用

# 2.1 抽取式摘要的原理和算法

抽取式摘要从原始文本中提取关键信息，生成摘要。其原理是：

- **基于关键词的抽取：**识别文本中出现频率最高的关键词，并根据其重要性对句子进行排序。
- **基于句子的抽取：**使用算法对句子进行评分，如TF-IDF（词频-逆向文件频率），并选择得分最高的句子作为摘要。

### 2.1.1 基于关键词的抽取

**算法：**

1. 计算每个单词在文本中的词频（TF）。
2. 计算每个单词在语料库中的逆向文件频率（IDF）。
3. 计算每个单词的TF-IDF值，作为其重要性指标。
4. 对关键词按TF-IDF值降序排序。
5. 选择排名前N的关键词作为摘要。

### 2.1.2 基于句子的抽取

**算法：**

1. 对每个句子计算其TF-IDF值，作为其重要性指标。
2. 对句子按TF-IDF值降序排序。
3. 选择排名前N的句子作为摘要。

# 2. 抽取式摘要方法

抽取式摘要方法是一种从原始文本中提取关键信息来生成摘要的方法。与生成式摘要方法不同，抽取式摘要方法不会生成新文本，而是从原始文本中选择和组合现有的句子或短语。

### 2.1 抽取式摘要的原理和算法

抽取式摘要算法通常基于以下原理：

- **重要性评分：**为原始文本中的每个句子或短语分配一个重要性评分，以反映其对摘要的贡献。
- **句子选择：**根据重要性评分选择原始文本中最相关的句子或短语。
- **摘要生成：**将选定的句子或短语组合成一个连贯的摘要。

常用的抽取式摘要算法包括：

#### 2.1.1 基于关键词的抽取

基于关键词的抽取算法通过识别原始文本中频繁出现的关键词来确定重要句子。这些关键词通常与摘要主题相关。

**算法步骤：**

1. 提取原始文本中的关键词。
2. 为每个关键词计算其频率。
3. 根据关键词频率对句子进行排序。
4. 选择包含最多关键词的句子作为摘要。

**代码块：**

from collections import Counter

def extract_keywords(text):
    """提取文本中的关键词。

    Args:
        text (str): 原始文本。

    Returns:
        list: 关键词列表。
    """
    keywords = []
    for word in text.split():
        if word.isalpha():
            keywords.append(word.lower())
    return Counter(keywords).most_common()

def extract_summary_keywords(text, num_keywords):
    """基于关键词抽取摘要。

    Args:
        text (str): 原始文本。
        num_keywords (int): 关键词数量。

    Returns:
        str: 摘要。
    """
    keywords = extract_keywords(text)
    summary = " ".join([keyword[0] for keyword in keywords[:num_keywords]])
    return summary

**逻辑分析：**

`extract_keywords()` 函数提取文本中的关键词并返回一个包含关键词和其频率的字典。`extract_summary_keywords()` 函数使用该字典选择最频繁的关键词，并将它们组合成一个摘要。

#### 2.1.2 基于句子的抽取

基于句子的抽取算法通过分析句子之间的相似性和连贯性来确定重要句子。这些算法通常使用自然语言处理技术，如句法分析和语义相似性计算。

**算法步骤：**

1. 对原始文本进行句法分析，提取句子之间的关系。
2. 计算句子之间的语义相似性。
3. 根据相似性和连贯性对句子进行排序。
4. 选择得分最高的句子作为摘要。

**代码块：**

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import PorterStemmer

def extract_sentences(text):
    """提取文本中的句子。

    Args:
        text (str): 原始文本。

    Returns: