内容摘要

https://www.biaodianfu.com/automatic-text-summarizer.html 利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力，已不能满足日益增长的信息需求，因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来，自动摘要、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。 自动摘要（Automatic Summarization）的方法主要有两种：Extraction和Abstraction。其中Extraction是抽取式自动文摘方法，通过提取文档中已存在的关键词，句子形成摘要；Abstraction是生成式自动文摘方法，通过建立抽象的语意表示，使用自然语言生成技术，形成摘要。由于自动摘要方法需要复杂的自然语言理解和生成技术支持，应用领域受限。，抽取式摘要成为现阶段主流，它也能在很大程度上满足人们对摘要的需求。 目前抽取式的主要方法： 基于统计：统计词频，位置等信息，计算句子权值，再简选取权值高的句子作为文摘，特点：简单易用，但对词句的使用大多仅停留在表面信息。 基于图模型：构建拓扑结构图，对词句进行排序。例如，TextRank/LexRank 基于潜在语义：使用主题模型，挖掘词句隐藏信息。例如，采用LDA，HMM