变身抓重点小能手：机器学习中的文本摘要入门指南 | 资源
鱼羊 编译整理
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
如果你是科研狗，一定有过被摘要支配的恐惧。
如果你想在浩如烟海的互联网信息里寻找重点，一定想要快速排除多余的内容。
基于机器学习的自动文本摘要工具，将一键解放你的双手，化身抓重点小能手，为你捕捉关键，排除冗余。
近日，有位叫Alfrick Opidi的小哥在入门级深度学习云平台FloydHub 上写了一篇关于自动文本摘要的入门教程，量子位对其进行了编译，希望能帮助大家理解。
自动文本摘要属于自然语言处理（NLP）的范畴，通常用机器学习算法来实现，目前实现的方法主要有两种：
抽取式
就像一支荧光笔，抽取式文本摘要就是给原始文本中的重点单词标上高亮，再将其加以组合形成摘要。
概要式
概要式文本摘要更接近于人类的思维——通过深度学习对原始文本进行释义并提炼主旨，而后形成摘要。相比于抽取式，概要式文本摘要更像在说人话。
很显然概要式的表现会比抽取式更好，然而这种算法需要复杂的深度学习技术和语言模型支撑，还面临这诸如自然语言生成这样的NLP问题。
因此抽取式方法仍然广泛流行。
鉴于本文是一篇入门指南，接下来提到的内容都是基于抽取式方法来实现的。
文本摘要基础步骤
文本摘要是如何实现的呢？
举个例子，用文本摘要机器学习算法来对下面这段文字进行处理：
夜里志明和春娇乘坐出租车去城里聚会。聚会上春娇晕倒并被送进了医院。她被诊断出患有脑损伤，医生告诉志明要一直陪着她直到她好起来。因此，志明待在医院整整陪了她三天。
第一步：把段落转成句子
首先要做的是分割段落。
夜里志明和春娇乘坐出租车去城里聚会
聚会上春娇晕倒并被送进了医院
她被诊断出患有脑损伤，医生告诉志明要一直陪着她直到她好起来
因此，志明待在医院整整陪了她三天
第二步：文本处理
接下来，删掉没什么意义的连接词、数字、标点。
就像这样：
夜里志明春娇乘坐出租车去城里聚会
聚会春娇晕倒送医院
诊断脑损伤医生告诉志明陪着好起来
志明待在医院天
第三步：标注
然后，对句子进行标记，获得句子中的所有单词：
[‘志明’，‘春娇’，‘乘坐’，‘出租车’，‘去’，‘夜里’，‘聚会’，‘城里‘，‘聚会’，‘春娇’，‘晕倒’，‘医院’，‘诊断’，‘脑’，‘损伤’，‘医生’，‘告诉’，‘志明’，‘陪’，‘好起来’，‘志明’，‘待’，‘医院’，‘天’]
第四步：评估单词的加权出现频率
现在就可以计算单词们的加权出现频率了。
计算公式是：单词加权出现频率 = 单词出现次数 / 段落中最常用单词出现次数
第五步：用加权频率替换单词
把句子中的每个单词都替换成加权频率，就可以计算这个句子的权重。比如在志明和春娇这个例子当中，第一句在整个段落中的权重是最大的，那么它就将构成摘要的主体部分。
以上是机器学习实现文本摘要的基本步骤，下面我们来看看如何在真实世界中构建摘要生成器。
亲手构建摘要生成器
使用Python的NLTK工具包，我们可以亲自动手创造一个文本摘要生成器，实现对Web文章的摘要生成。
来看看代码蓝图：
1# Creating a dictionary for the word frequency table
2frequency_table = _create_dictionary_table(article)
3
4# Tokenizing the sentences
5sentences = sent_tokenize(article)
6
7# Algorithm for scoring a sentence by its words
8sentence_scores = _calculate_sentence_scores(sentences, frequency_table)
9
10# Getting the threshold
11threshold = _calculate_average_score(sentence_scores)
12
13# Producing the summary
14article_summary = _get_article_summary(sentences, sentence_scores, 1.5 * threshold)
15
16print(article_summary)
第一步：准备数据
这里使用了Beautiful Soup库。
1import bs4 as BeautifulSoup
2import urllib.request
3
4# Fetching the content from the URL
5fetched_data = urllib.request.urlopen('https://en.wikipedia.org/wiki/20th_century')
6
7article_read = fetched_data.read()
8
9# Parsing the URL content and storing in a variable
10article_parsed = BeautifulSoup.BeautifulSoup(article_read,'html.parser')
11
12# Returning <p> tags
13paragraphs = article_parsed.find_all('p')
14
15article_content = ''
16
17# Looping through the paragraphs and adding them to the variable
18for p in paragraphs:
19 article_content += p.text
使用urllib.request实现网页数据的抓取，再调用BeautifulSoup来解析网页数据。
第二步：数据处理
为确保抓取到的文本数据尽可能没有噪音，需要做一些基本的文本清理。这里使用了NLTK的stopwords和PorterStemmer。
PorterStemmer可以将单词还原为词根形式，就是说能把 cleaning, cleaned, cleaner 都还原成 clean。
此外还要创建一个字典，来存储文本中每一个单词的出现频率。
循环整个文本来消除 “a”、“the” 这样的停止词，并记录单词们的出现频率。
1from nltk.corpus import stopwords
2from nltk.stem import PorterStemmer
3def _create_dictionary_table(text_string) -> dict:
4
5 # Removing stop words
6 stop_words = set(stopwords.words("english"))
7
8 words = word_tokenize(text_string)
9
10 # Reducing words to their root form
11 stem = PorterStemmer()
12
13 # Creating dictionary for the word frequency table
14 frequency_table = dict()
15 for wd in words:
16 wd = stem.stem(wd)
17 if wd in stop_words:
18 continue
19 if wd in frequency_table:
20 frequency_table[wd] += 1
21 else:
22 frequency_table[wd] = 1
23
24 return frequency_table
第三步：将文章标注成句子
1from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
2
3sentences = sent_tokenize(article)
第四步：计算句子的权重
句子的权重取决于它包含的单词的出现频率。
1def _calculate_sentence_scores(sentences, frequency_table) -> dict:
2
3 # Algorithm for scoring a sentence by its words
4 sentence_weight = dict()
5
6 for sentence in sentences:
7 sentence_wordcount = (len(word_tokenize(sentence)))
8 sentence_wordcount_without_stop_words = 0
9 for word_weight in frequency_table:
10 if word_weight in sentence.lower():
11 sentence_wordcount_without_stop_words += 1
12 if sentence[:7] in sentence_weight:
13 sentence_weight[sentence[:7]] += frequency_table[word_weight]
14 else:
15 sentence_weight[sentence[:7]] = frequency_table[word_weight]
16
17 sentence_weight[sentence[:7]] = sentence_weight[sentence[:7]] / sentence_wordcount_without_stop_words
18
19 return sentence_weight
需要注意的是，长句有可能得到不必要的高分，为了避免这一点，要将句子的总分数除以该句的单词数。
第五步：计算句子的阈值
为了进一步优化结果，要计算句子的平均分数。使用此阈值，可以避免分数较低的句子的干扰。
1def _calculate_average_score(sentence_weight) -> int:
2
3 # Calculating the average score for the sentences
4 sum_values = 0
5 for entry in sentence_weight:
6 sum_values += sentence_weight[entry]
7
8 # Getting sentence average value from source text
9 average_score = (sum_values / len(sentence_weight))
10
11 return average_score
如果感兴趣，FloydHub提供了进行深度学习模型训练的环境，你可以在FloydHub Notebook上运行整个代码。
还可以更上档次
以上只是机器学习中文本摘要算法的入门小知识，想要达到更上档次的效果，甚至可以把抽取式方法和概要式方法结合起来。
△ 图片来自Taming Recurrent Neural Networks for Better Summarization
传送门
如果还想更深入地了解机器学习中的文本摘要，不妨看看以下资源。
WikiHow，一个大规模、高质量的文本摘要数据集：
https://www.wikihow.com/Main-Page
WikiHow食用指南：
https://arxiv.org/pdf/1810.09305.pdf
用指针生成网络（Pointer-Generator Networks）实现文本摘要：
https://arxiv.org/pdf/1704.04368.pdf
http://www.abigailsee.com/2017/04/16/taming-rnns-for-better-summarization.html
如何在文本摘要中使用基于预训练的编码器-解码器框架：
https://arxiv.org/pdf/1902.09243.pdf
原文链接：
https://blog.floydhub.com/gentle-introduction-to-text-summarization-in-machine-learning/
— 完 —
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