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无需搭建和训练模型，87行代码搞定文章摘要生成

2019 年 1 月 3 日 量子位

晓查编译整理
量子位出品 | 公众号 QbitAI

在不想去读长篇大论的时候，让电脑帮助我们提炼文章的摘要，这简直是懒癌患者福音，还能大大节约时间。

现在有人手把手教你如何用Python做到这一点，甚至都不要训练模型，简单易懂。

一名全栈工程师Praveen Dubey在Medium上分享了他的代码。下面让我们一起来看看他的思路吧。

提取摘要分几步

Praveen Dubey首先面临的是方法选择的问题。通常生成文章摘要有两种方法：抽象法、提取法。

抽象法基于语义理解选择措辞，概括文章内容以生成新的较短文本。提取法则是通过选择保留最重要的单词子集，来总结文章。

作者选择了提取法。相比于抽象法，这种方法不需要对文章进行深入的理解。

另外，提取法获得的结果往往比抽象法更好，因为它是采用原文中的单词，不像抽象法还存在自然语言生成的问题。

在文章中，作者使用无监督学习的方法，基于相似度矩阵，来生成排名来找到句子的相似性并对它们进行排名。这样做的还有一个好处是，不需要使用项目前训练和构建模型。

概率起来就是：输入文章→拆分成句子→删除停止词→建立相似度矩阵→基于矩阵生成排名→选择前N个句子进行汇总。

安装教程

接下来，将按照以上步骤创建属于你自己的摘要生成器。

导入必要的软件库

从自然语言工具包NLTK中导入停止词（stopwords），安装numpy等依赖库。

from nltk.corpus import stopwords
from nltk.cluster.util import cosine_distance
import numpy as np
import networkx as nx

生成简洁的句子

def read_article(file_name):
    file = open(file_name, "r")
    filedata = file.readlines()
    article = filedata[0].split(". ")
    sentences = []
   for sentence in article:
     print(sentence)
     sentences.append(sentence.replace("[^a-zA-Z]", " ").split(" "))
     sentences.pop() 

    return sentences

相似度矩阵

使用余弦相似性来找到句子之间的相似性的地方。所谓余弦相似性是两个向量的夹角余弦，以此作为向量之间相似性的度量。

def build_similarity_matrix(sentences, stop_words):
    # Create an empty similarity matrix
    similarity_matrix = np.zeros((len(sentences), len(sentences)))

    for idx1 in range(len(sentences)):
        for idx2 in range(len(sentences)):
            if idx1 == idx2: #ignore if both are same sentences
                continue 
            similarity_matrix[idx1][idx2] = sentence_similarity(sentences[idx1], sentences[idx2], stop_words)
return similarity_matrix

生成汇总方法

方法将保持调用所有其他辅助函数来保持摘要pipeline的运行。

def generate_summary(file_name, top_n=5):
    stop_words = stopwords.words('english')
    summarize_text = []
    # Step 1 - Read text and tokenize
    sentences =  read_article(file_name)
    # Step 2 - Generate Similary Martix across sentences
    sentence_similarity_martix = build_similarity_matrix(sentences, stop_words)
    # Step 3 - Rank sentences in similarity martix
    sentence_similarity_graph = nx.from_numpy_array(sentence_similarity_martix)
    scores = nx.pagerank(sentence_similarity_graph)
    # Step 4 - Sort the rank and pick top sentences
    ranked_sentence = sorted(((scores[i],s) for i,s in enumerate(sentences)), reverse=True)    
    print("Indexes of top ranked_sentence order are ", ranked_sentence)
for i in range(top_n):
      summarize_text.append(" ".join(ranked_sentence[i][1]))
    # Step 5 - Offcourse, output the summarize texr
    print("Summarize Text: \n", ". ".join(summarize_text))