文档摘要自动提取算法——抽取式

    

    自动提取文档摘要的算法，主流方法分为两类：Extractive 抽取式、Abstractive 概要式。这篇我们主要将抽取式。

抽取式：

    从原始文档集中抽取一些具有代表性的文本片段构成摘要，这些片段可以是整个文档中的句子、子句、段落或者小节。

    抽取式方法有两个问题，如何对文本单元排序打分；如何抽取文本单元的一个子集生成摘要。分别对应着排序单元和抽取单元。

    通俗讲就是，先用排序单元把文档中的单元排序，选择排名靠前的单元，再用抽取单元去除选出来的单元之间的冗余信息，得到最后的自动摘要。

    

    两种实现思路：1）排序单元给句子打分，抽取单元抽取（去除冗余）句子子集作为摘要；2）排序单元给文档集中的概念打分，抽取单元抽取一组能够最大限度覆盖重要概念的句子。

    对于排序单元，有三种学习排序算法：

1） pointwise排序：孤立地处理每个样本（句子或者概念），把句子的特征和标记（排序等级）输入到机器学习算法中，学习出分类器；

2） pairwise排序：从一系列句子对或者概念对{(x_i, x_j)}中学习排序函数f(x_i)。考虑了两两样本之间的排序问题；

3） listwise排序：所有样本之间的排序都考虑在内。

一定程度上，学习排序算法（LTR）和多标记学习里的方法是类似的，一阶/二阶/高阶方法。

 

    对于抽取单元，需要从排序后的文本单元中，抽取一部分代表性的句子，生成抽取式摘要，在抽取的过程中，要尽可能地去除冗余。常用的是一个基于整数规划的抽取方法。

求解上面的整数规划，我们就可以得到哪些句子是需要抽取出来，组成摘要的。

参考文献：

文档摘要算法的研究与应用    金锋