注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

自然语言处理系列五十七

关键词提取和文本摘要》文本摘要介绍及相关算法

文本摘要是一种从一个或多个信息源中抽取关键信息的方法，它帮助用户节省了大量时间，用户可以从摘要获取到文本的所有关键信息点而无需阅读整个文档。
16.2.1 文本摘要介绍及相关算法
文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要方法是指针对单个文档，对其内容进行抽取总结生成摘要；多文档摘要方法是指从包含多份文档的文档集合中生成一份能够概括这些文档中心内容的摘要。
按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要从源文档中抽取关键句和关键词组成摘要，摘要全部来源于原文。生成式摘要根据原文，允许生成新的词语、短语来组成摘要。（更详细的解释 from 《文本摘要研究进展与趋势》）抽取式摘要方法通过抽取文档中的句子生成摘要，通过对文档中句子的得分进行计算，得分代表重要性程度，得分越高代表句子越重要，然后通过依次选取得分最高的若干个句子组成摘要，摘要的长度取决于压缩率。生成式摘要方法不是单纯地利用原文档中的单词或短语组成摘要，而是从原文档中获取主要思想后以不同的表达方式将其表达出来。生成式摘要方法为了传达原文档的主要观点，可以重复使用原文档中的短语和语句，但总体上来说，抽取式摘要需要用作者自己的话来概括表达。生成式摘要方法需要利用自然语言理解技术对原文档进行语法语义的分析，然后对信息进行融合，通过自然语言生成的技术生成新的文本摘要。
按照有无监督数据可以分为有监督摘要和无监督摘要。有监督方法需要从文件中选取主要内容作为训练数据，大量的注释和标签数据是学习所需要的。这些文本摘要的系统在句子层面被理解为一个二分类问题，其中，属于摘要的句子称为正样本，不属于摘要的句子称为负样本。无监督的文本摘要系统不需要任何训练数据，它们仅通过对文档进行检索即可生成摘要。
Textrank排序算法以其简洁、高效的特点被工业界广泛运用。大体思想就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，再对上述方法得到的关键语句进行排序，即可获得摘要。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完整的语义信息。
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。
在开始使用TextRank算法之前，我们还应该熟悉另一种算法——PageRank算法。事实上它启发了TextRank！PageRank主要用于对在线搜索结果中的网页进行排序。PageRank，网页排名，又称网页级别、Google左侧排名或佩奇排名，是一种由根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网页排名的要素之一，以Google公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。Google的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1998年在斯坦福大学发明了这项技术。
PageRank通过网络浩瀚的超链接关系来确定一个页面的等级。Google把从A页面到B页面的链接解释为A页面给B页面投票，Google根据投票来源（甚至来源的来源，即链接到A页面的页面）和投票目标的等级来决定新的等级。简单的说，一个高等级的页面可以使其他低等级页面的等级提升。
掌握了PageRank，让我们理解TextRank算法。我列举了以下两种算法的相似之处：
用句子代替网页
任意两个句子的相似性等价于网页转换概率
相似性得分存储在一个方形矩阵中，类似于PageRank的矩阵M
TextRank算法是一种抽取式的无监督的文本摘要方法。让我们看一下我们将遵循的TextRank算法的流程：

1. 第一步是把所有文章整合成文本数据2. 接下来把文本分割成单个句子3. 然后，我们将为每个句子找到向量表示（词向量）。4. 计算句子向量间的相似性并存放在矩阵中5. 然后将相似矩阵转换为以句子为节点、相似性得分为边的图结构，用于句子TextRank计算。6. 最后，一定数量的排名最高的句子构成最后的摘要。

基于Python的文本摘要实战

基于Python的文本摘要实战实战实现可参见
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总结

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