NLG任务—摘要生成综述_生成式摘要模型

一、NN之前的摘要生成技术简述

1.1 抽取式模型

从原始文本中提取单词和单词短语来创建摘要。

1.1.1 pyTeaser

pyTeaser 是Scala项目TextTeaser的Python实现，它是一种用于提取文本摘要的启发式方法。

把句子进行排序，然后选择和文档最相关的Top5句子作为摘要。句子排序规则包括如下四个方面：

1. 文档和句子标题共有的单词数。
2. 关键词：文本进行预处理之后，按照词频统计出排名前10的关键词，通过比较句子中包含关键词的情况，以及关键词分布的情况来打分。
3. 句子在文中的位置：比如每段的第一句是核心句的比例大概是70%
4. 句子长度:定义理想句子长度，然后给每个句子按照离这个长度的远近打分。

1.1.2 LatentSemanticAnalysis

这篇论文我专门写了一篇博客，请移步论文阅读-基于LSA的摘要生成

1.1.3 TextRank

TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank，并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用。

python3实现

算法解读

计算句子向量之间相似矩阵，再转为图结构，其中节点是句子，边是句子之间的相似性得分。

1.1.4 分类模型

将摘要生成视为一个分类模型：摘要中是否要包含这句话。

原文

特征

这篇文章首先是找出四类特征：

• surface：句子的外在特征
• content: 句子中词本身代表的信息
• event: 句子中包含的event的特征
• relevance: 这个句子和其他句子相关性

模型

先通过监督学习的方式，找到有效的特征，训练好监督模型。这种方法需要很多标注数据。为了解决这个问题，又引入了半监督学习的方式，即每轮学习，将未标注样本通过分类器得到label，然后和已标注数据一起重新进行训练.

训练过程伪码如下：

半监督学习示例代码

self-traing 和 co-training 的比较

1.1.5 基于序列的HMM模型

1.2 生成式模型

这种方法的核心就是找出文章的关键信息并将之编码进特征向量组，然后再通过NLG系统生成摘要。早期的生成方法都是通过先