由于互联网的兴起和社交媒体的日益普及，书面信息的数量多年来呈指数级增长。因此，有效地将大块文本分解为更小且易于理解的句子或段落的能力对于许多组织来说变得至关重要。
不幸的是，手动总结冗长的文本是相当乏味且耗时的。在筛选敏感文档时，您还可能会遗漏重要细节。这就是文本摘要派上用场的地方。
下面深入回顾了什么是文本摘要、它的工作原理、使用的各种技术及其最常见的用例。
什么是 NLP 文本摘要？
文本摘要是自然语言处理 (NLP) 的一个子集，它使用先进的算法和机器学习模型来分析冗长的文本并将其分解为较小的易理解的段落或句子。此过程从特定文本中提取最有价值的信息，而不改变其原始含义。它可以应用于多种领域，包括学术界、商业界和新闻界。
文本摘要不仅减少了阅读和理解冗长文本所需的时间和精力，而且还保证了摘要的准确性和完整性。当文本中有许多可以从中过滤的原始事实时，它通常很有用。这使得 NLP 文本摘要成为摘要技术文档、财务材料和敏感法律文本的宝贵工具。
NLP文本摘要技术
以下是最常见的 NLP 文本摘要技术类型：
基于输入的 NLP 文本摘要
NLP 文本摘要分类最常见的方法之一是基于输入。在这种情况下，文本摘要可以来自单个文档或多个文档。单文档摘要基本上是指输入来自单个文档的 NLP 文本摘要技术。大多数早期的文本摘要系统通常处理单文档摘要。 [1]
另一方面，多文档摘要涉及多个文档的输入。与单文档摘要相比，多文档 NLP 文本摘要更具挑战性，因为它需要能够分析和理解多个文档/文本之间的底层关系，并从中提取基本信息的摘要。
基于输出的 NLP 文本摘要
对 NLP 摘要进行分类的另一个好方法是根据最终摘要的输出或格式。基于输出的文本摘要有两种类型，即抽取式文本摘要和抽象文本摘要。
提取文本摘要
提取摘要是一种 NLP 摘要技术，涉及从预先存在的文本或文档中选择和分离基本信息，然后压缩信息以形成摘要。您可以将这种摘要技术视为荧光笔，使您可以查看给定文本中的要点。
在机器学习中，提取摘要基于词频、句子中心性、文本排名和句子长度等特征。此过程还依赖于机器学习模型和基于图形的算法来权衡给定文本的关键部分，并使用结果生成原始文本的摘要或缩写形式。如今，大多数 NLP 文本摘要技术本质上都是抽取式的。
抽象文本摘要
抽象文本摘要是一种 NLP 摘要技术，它使用自然语言生成 (NLG) 生成摘要，该摘要是原始文本的新且独特的表示形式。 [3] 该技术依靠先进的机器学习和自然语言处理来理解原始文本的含义和上下文，然后生成捕获主要思想的摘要。
基本上，抽象文本摘要与人类总结文本的方式非常相似。在我们的脑海中，我们通常会创建文本的语音表示，并从日常词汇中选择与原始文本的语义相符的术语；然后我们生成一个有意义的摘要。也就是说，使用抽象文本摘要生成的摘要可能包含原始文本中不存在的短语。
尽管抽象文本摘要比提取摘要更有吸引力、更高效，但它也更复杂。这是因为抽象摘要需要对内容有更深入的理解，并且能够在不改变原文含义和结构的情况下生成新的、独特的摘要。此外，该技术所需的算法往往更难以训练和构建，因为它们需要大量数据。
概括总结
通用文本摘要是一种摘要技术，可概述特定文本中的要点或想法，而不对内容做出任何假设。该技术只是压缩或总结原始文本，并将所有输入视为同质。文本摘要中完成的大部分工作都是围绕通用摘要进行的。
特定领域的总结
这是一种摘要技术，它使用特定领域的知识来生成适合原始文本领域的摘要。例如，可以使用医学科学术语来训练机器学习模型，以便它们可以生成该特定领域的文本和文档的更准确的摘要。
在大多数情况下，特定领域的摘要技术用于摘要法律文档、技术报告和其他专业文本。
基于查询的摘要
此类 NLP 文本摘要的主要重点是生成可回答有关特定文本的特定自然语言问题的摘要。这是一种与在 Google 和 Bing 等流行搜索引擎上生成搜索结果的技术类似的技术。 [4]
每次您在 Google 等搜索引擎上输入问题时，它都会返回一系列可以回答您问题的网站或文章。搜索结果通常包含直接回答您的问题或与您搜索的内容相关的文章摘要。
NLP 文本摘要用例
NLP 文本摘要在各个行业都有多个用例和应用。这些用例包括：
金融研究
总体而言，组织的财务和投资决策需要对大量财务报告和统计数据进行大量调查和总结。个人投资者和组织可以使用 NLP 文本摘要从大量财务信息中识别反复出现的趋势。这有助于利益相关者、财务分析师、投资者和财务顾问做出更明智的决策。
此外，NLP 文本摘要可用于制定有关全球各种金融市场的有价值的假设。这有助于财务顾问和研究人员制定更好的交易策略，从长远来看可以帮助公司增加利润并避免损失。
在某些情况下，NLP 文本摘要也可用于生成金融研究结果的简洁且内容丰富的摘要。通过这种方式，金融研究人员可以轻松地将他们关于金融市场和个人证券的发现传达给其他研究人员、投资者和公众。
媒体监控
假设您想从大量出版物和媒体中了解特定行业的现状。然而，您没有时间浏览这些出版物上的每一个标题，更不用说阅读与该行业相关的每一份文件了。
在这种情况下，可以使用文本摘要将这些出版物和媒体分解为简洁且有意义的摘要。借助摘要，您将能够随时了解特定行业的当前事件。
YouTube 视频和播客的章节
对 YouTube 视频进行故障排除应始终开门见山。如果观看者不得不浪费时间观看较长的 YouTube 视频，而该视频无法快速解决他们的问题，他们更有可能会感到沮丧。播客也是如此。有些听众希望尽快听到最好的部分。
如果您创建 YouTube 视频和播客，在为您的内容生成章节或部分时，NLP 文本摘要可能是一个很有价值的工具。这使您的观看者和听众可以更轻松地找到他们感兴趣的内容的特定部分。将您的 YouTube 视频和播客分成几个部分还可以使您的观看者和听众更轻松地消化您所关注的信息尝试呈现并遵循您的思路。
电子邮件主题摘要
如果您经营一家企业，通常会收到很多来自客户/客户的电子邮件，您可以使用文本摘要工具来快速识别各种对话中的要点。这特别有用，尤其是当您通常很忙并且想要了解电子邮件收件箱中的内容而无需实际阅读数百甚至数千封电子邮件时。
借助简洁且信息丰富的摘要，您将了解哪些特定电子邮件需要立即采取行动，然后采取相应的行动。这将帮助您掌握客户反馈并保持您的业务顺利运行。
搜索引擎优化
作为企业主，了解客户的需求可以帮助您开发符合他们需求的产品和服务。深入了解客户需求的最佳方法之一是通过 SEO 搜索引擎查询进行搜索查询。将您的元描述与客户的搜索查询保持一致将有助于您的企业网站在搜索引擎结果中排名更高。 [5]
借助多文档摘要，您可以分析不同的搜索引擎结果并了解共享主题。通过这种方式，您可以利用关键字定位并优化您的网络内容，以在 Google、Yahoo 和 Bing 等流行搜索引擎上获得热门列表。
客户反馈和评论
文本摘要的最佳应用之一是生成有关各种产品的客户反馈或评论的清晰摘要。借助 NLP 文本摘要，企业可以轻松识别客户通过反馈和评论表达的最常见问题和主题。然后，企业可以使用这些信息来提高其产品和服务的质量。从长远来看，这有助于提高客户满意度并建立品牌忠诚度。
文本摘要还可用于生成有关客户需求和愿望的有价值的见解。企业可以利用这些见解来开发符合客户当前和未来需求的新产品。此类产品将帮助企业创造更多收入并提高盈利能力。
法律文件分析
复杂的法律术语和冗长的文件通常使法律合同和协议难以理解。借助文本摘要，律师、律师助理和其他法律专业人士可以轻松理解法律文件的要点，而无需花费数小时阅读整个文件。
文本摘要还可以帮助法律专业人士识别法律文件中最重要的部分。这样，他们可以确保客户理解并遵守各自的时效、适用的法律和法规。最重要的是，文本摘要使律师和其他法律专业人士更容易比较不同的法律文件并理解不同法律条款的含义。
包起来
如本指南所示，有多种 NLP 文本摘要技术可供选择。一般来说，理想的文本摘要技术主要取决于您的具体需求或目标以及可用的资源和专业知识。在某些情况下，可能需要结合不同的汇总技术才能获得所需的结果。
随着技术的不断进步，文本摘要领域将不断发展，更好的 NLP 文本摘要技术将会被开发出来。通过更有效的摘要技术，摘要的准确性、简洁性、完整性和信息性也将提高。
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