「文本摘要 (Text Summarization)」是自然語言處理 (NLP) 領域的一個重要任務，旨在將一篇或多篇文本（例如文章、新聞報導、研究論文）轉換成一個更短的版本，即摘要，同時保留原文中的核心信息和主要內容。目標是生成一個簡潔、準確且易於理解的摘要，讓讀者能夠快速了解原文的要點，而無需閱讀全文。
你可以將文本摘要想像成一個人閱讀完一篇文章後，用自己的話總結文章的主要內容。
文本摘要的目標：文本摘要的主要目標是自動化地創建輸入文本的簡短版本，該版本應具備以下特性：
- 簡潔性 (Conciseness): 摘要應比原文短得多。
- 準確性 (Accuracy): 摘要應忠實地反映原文的主要信息，避免引入錯誤或歪曲原意。
- 完整性 (Completeness): 摘要應包含原文最重要的信息和關鍵論點。
- 可讀性 (Readability): 摘要應語言流暢、組織清晰，易於理解。
文本摘要的常見方法：
文本摘要的方法主要分為兩大類：
- 抽取式摘要 (Extractive Summarization):
- 這種方法通過從原文中直接選取一些重要的句子或短語，然後將它們組合起來形成摘要。 它不涉及生成新的詞語或句子，而是完全依賴於原文的內容。 常用的抽取方法包括基於統計的方法（例如，根據詞頻、TF-IDF 值等對句子進行評分），基於圖的方法（例如，TextRank 算法），以及一些機器學習方法（例如，訓練分類器判斷句子是否應該被選入摘要）。 優點是生成的摘要通常語法正確、易於理解，並且不容易產生與原文不符的信息。 缺點是可能無法很好地概括原文的整體意思，生成的摘要可能不夠流暢或連貫，並且難以進行句子的改寫或合併。
- 生成式摘要 (Abstractive Summarization):
- 這種方法首先理解原文的含義，然後用自己的話重新表達原文的主要信息，生成新的句子和短語。 它更接近人類生成摘要的方式，可以進行信息的合併、改寫和概括，生成更簡潔和流暢的摘要。 生成式摘要通常依賴於序列到序列 (Sequence-to-Sequence) 模型，特別是基於循環神經網路 (RNNs) 或 Transformer 架構的模型。模型通常會先通過編碼器理解原文，然後通過解碼器生成摘要。 優點是生成的摘要可能更簡潔、更流暢、更能概括原文的整體意思。 缺點是更容易產生事實錯誤（幻覺），並且生成的摘要的準確性和忠實度有時難以保證。
文本摘要的評估指標：
常用的文本摘要評估指標包括：
- ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): 這是一套廣泛使用的指標，通過比較生成摘要和一個或多個人工撰寫的參考摘要之間 n-gram 的重疊程度來衡量摘要的質量。常見的 ROUGE 指標包括 ROUGE-1 (衡量 unigram 的重疊率)、ROUGE-2 (衡量 bigram 的重疊率) 和 ROUGE-L (基於最長公共子序列)。
文本摘要的應用：
文本摘要技術被廣泛應用於各種場景：
- 新聞聚合： 自動生成新聞文章的簡短摘要，方便用戶快速瀏覽。
- 文獻檢索： 提供研究論文或技術文檔的摘要，幫助研究人員快速了解文獻內容。
- 社交媒體監控： 總結大量社交媒體帖子中的主要觀點和趨勢。
- 客戶服務： 自動生成客戶對話的摘要，方便客服人員快速了解問題。
- 生成閱讀材料： 為學生或需要快速獲取信息的人提供簡潔的文本摘要。
總之，文本摘要是一個重要的 NLP 任務，旨在從冗長的文本中提取關鍵信息並生成簡潔的摘要。抽取式和生成式是兩種主要的摘要方法，各有優缺點，研究人員正在不斷努力改進這些方法，以生成更高質量、更準確的文本摘要。
