当我们点开某个网站或某个新闻APP的时候，经常能看到这样的题目：“14亿人都不知道的真相，历史的血泪……”、“删前速看！XXX视频流出”等，可是当我们点进去的时候，往往会发现，都是标题党，文章和内容完全不符合！
如果这时候有一种工具能先替我们阅读新闻，再提炼出关键内容，那么我们肯定不会再受到标题党的影响，这对我们的生活无疑会有非常大的便利。而这需要的就是“文本摘要自动生成”技术！
文本摘要充斥着我们生活的方方面面，往小了说，新闻关键词的提炼是文本摘要；往宽泛看，文本摘要也可以应用在像Google、百度等搜索引擎的结果优化中，真正实现搜索中的“所见即所得”，“Smarter & Faster”，再也不会翻好几页都找不到想要的信息了。
- （Google开源的Textsum人类/机器摘要结果对比）
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主流的文本摘要方式
目前主流的文本摘要自动生成有两种方式，一种是抽取式（extractive），另一种是生成式 （abstractive）。
抽取式顾名思义，就是按照一定的权重，从原文中寻找跟中心思想最接近的一条或几条句子。而生成式则是计算机通读原文后，在理解整篇文章意思的基础上，按自己的话生成流畅的翻译。
抽取式的摘要目前已经比较成熟，但是抽取质量及内容流畅度均差强人意。伴随着深度学习的研究，生成式摘要的质量和流畅度都有很大的提升，但目前也受到原文本长度过长、抽取内容不佳等的限制。
文本摘要的发展概况
抽取式摘要是一种比较成熟的方案，其中Text rank排序算法以其简洁、高效的特点被工业界广泛运用。大体思想是先去除文章中的一些停用词，之后对句子的相似度进行度量，计算每一句相对另一句的相似度得分，迭代传播，直到误差小于0.0001。再对上述得到的关键语句进行排序，便能得到想要的摘要。抽取式摘要主要考虑单词词频，并没有过多的语义信息，像“猪八戒”，“孙悟空”这样的词汇都会被独立对待，无法建立文本段落中的完整语义信息。
（Text rank原理如上图所示，根据句子的相似性进行排序打分。）
生成式文本摘要主要依靠深度神经网络结构实现，2014年由Google Brain团队提出的Sequence-to-Sequence序列，开启了NLP中端到端网络的火热研究。Sequence-to-Sequence又称为编、解码器（Encoder、Decoder）架构。其中Encoder、Decoder均由数层RNN／LSTM构成，Encoder负责把原文编码为一个向量C；Decoder负责从这个向量C中提取信息，获取语义，生成文本摘要。
但是由于“长距离依赖”问题的存在，RNN到最后一个时间步输入单词的时候，已经丢失了相当一部分的信息。这时候编码生成的语义向量C同样也丢失了大量信息，就导致生成的摘要不够准确。
Bahdanau等人在14年发表的论文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》中，第一次将Attention机制应用于NLP中。Attention机制是一种注意力（资源）分配机制，在某个特定时刻，总是重点关注跟它相关的内容，其他内容则进行选择性忽视。就像下图，在翻译“Knowledge”时，只会关注“知识”.这样的对齐能让文本翻译或者摘要生成更具针对性。
RNN／LSTM单元，由于每个词是按顺序输入网络的，所以会记录文章的序列信息。因此，大部分的NLP任务，都是采用的RNN架构。但是这也限制了网络训练及摘要生成的速度，因为RNN必须一个个输入，一个个生成，无法并行计算。2016年Facebook AI Research（FAIR）发表了《A Convolutional Encoder Model for Neural Machine Translation》，对Encoder部分采用似乎不擅长处理序列信息的卷积网络（CNN）来实现，结果在翻译、摘要任务中，也达到了当年的最高水准；
2017年5月，还是FAIR，发布了《Convolutional Sequence to Sequence Learning》，第一次实现了Encoder、Decoder都采用CNN单元，使得网络在训练阶段，可以并行计算，效率进一步提升。同时引入了Multi-step Attention（多跳注意），相比之前只在最后一层生成翻译时往回看，多跳注意使得Decoder阶段生成每一层的语义向量时都往回看，进一步提升了准确度。同时还有一些其他的Trick：引入单词的位置信息，残差网络，计算Attention时候对高层语义信息和低层细节信息，兼收并取等。最后在生成翻译和摘要时，速度相比之前最快的网络，提升了近9倍。同时在WMT-14英德、英法两项的单模型训练结果中，BLEU得分达到了25.16、40.46，其中英法翻译也是迄今为止的最高得分。
时隔一个月，17年6月，Google团队发布了名为《Attention Is All You Need》的文章，即不用CNN和RNN单元，只用Self-Attention和Encoder-Decoder Attention，就完全实现了端到端的翻译任务。并且在WMT-14英德、英法翻译任务中，BLEU值达到了28.4和41.0的高分。因为同样可以并行计算，模型的训练及生成速度也有所提升。Self-Attention相比于之前的模型更加关注句子的内部结构，也就是word-pairs的信息，附图是论文中Attention可视化的结果，可以发现仅在源文端，模型便学习到了“making more difficult”的word-pairs信息。
同理对目标端，模型也会单独学习句子的内部结构信息。之后利用Encoder-Decoder Attention建立源文和目标词组、句子的对应关系。相比于FAIR 的卷积模型到很高层才能看到句子的完整信息，Self-Attention在第一层便巧妙地建立了每个词和整个句子的联系，同时位置编码采用三角函数的相对位置法表示，理论上可以泛化到训练中未见过的更长长度句子的翻译中。目前Self-Attention仅用在了翻译任务中，但这样的思想，在文本摘要自动生成的任务中，也是可以参照的。
总结：
从传统的Textrank抽取式，到深度学习中采用RNN、CNN单元处理，再引入Attention、Self-Attention、机器生成摘要的方式，这些跟人类思维越来越像，都建立在对整段句子的理解之上。与此同时生成摘要的效果，也常常让我们惊艳。
但文本摘要自动生成依然还有很多难题，比如如果段落太长，那么机器对段落的理解时间就要很长， 而过长的时间会导致机器对段落信息的记忆的损失。而且深度学习非常依赖有标签的样本，标注工作也是一笔非常大的开销。
总的来说，文本摘要自动生成是个非常具有前景但也非常具有挑战性的技术。
