NLP 中的文本摘要是指将一段文本浓缩成更短的版本，同时保留其核心意义的过程。 这是通过识别和保留关键信息（如主要思想、事实或论点），并丢弃冗余或不太重要的细节来实现的。 主要有两种方法：提取式和抽象式摘要。 提取式方法直接从源文本中选择和组合现有的句子或短语，就像荧光笔一样。 抽象式方法生成新的句子，通常通过释义或改写内容来更简洁地传达相同的含义，这需要更深入的语言理解。
例如，一个提取式摘要器可能会获取一篇关于气候变化的新闻文章，并输出文章的前三个句子，如果它们包含统计上最重要的关键词。 像 TextRank（一种基于图的算法）或 TF-IDF（词频-逆文档频率）这样的工具通常用于按重要性对句子进行排序。 另一方面，抽象式摘要可以将关于科学发现的复杂段落改写成更短、更简单的解释。 现代抽象式系统通常依赖于基于 Transformer 的模型，如 BART 或 T5，这些模型经过训练以理解上下文并生成流畅的文本。 然而，抽象式方法通常在计算上更加密集，并且需要更大的数据集才能有效地执行。
实际应用涉及权衡。 提取式方法更简单、更快且不易出错，因为它们重用原始文本，但它们可能会生成僵硬或重复的摘要。 抽象式方法提供更大的灵活性和可读性，但如果模型错误地解释了来源，则存在引入不准确性的风险。 开发人员可以利用 Hugging Face Transformers 等库来访问预训练的摘要模型，或者使用序列到序列架构等技术构建自定义管道。 像 ROUGE（基于召回率的要点评估）这样的评估指标将生成的摘要与人工编写的参考进行比较，以衡量关键短语的重叠程度。 应用范围包括总结新闻文章或研究论文，到通过浓缩用户反馈来自动化客户支持票证解决。 选择正确的方法取决于诸如数据质量、计算资源以及准确性和可读性之间的期望平衡等因素。