文本摘要 · 自动摘要不是非得上 BERT | 小朵科技工作室 博客

很多同学觉得自动摘要很高深，要 BERT、要 GPT。其实简单场景用老办法就够。

TextRank 不光能提关键词，还能做摘要：

from textrank4zh import TextRank4Sentence
tr4s = TextRank4Sentence()
tr4s.analyze(text=text, lower=True, source='all_filters')
summary = '。'.join([s.sentence for s in tr4s.summary(limit=3)])

原理跟关键词版一样，只是节点从词变成了句子，边是句子之间的相似度。

效果：

• 新闻稿：勉强能用，信息密度高
• 评论区：不太行，每条评论本身就很短
• 长文章 / 报告：效果最好，3 句话能讲清楚结构

更进阶的就用 HuggingFace 的预训练摘要模型，中文推荐：

• imxly/t5-pegasus-small（轻量）
• uer/pegasus-chinese（中等）
• xianyu/bart-large-chinese（重但效果最好）

客户要「智能摘要」功能，先用 TextRank 跑一版 demo，大多都满意了再上深度学习。

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