想了解更多AIGC的內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)：
隨著互聯(lián)網(wǎng)上各種 UGC 越來(lái)越多，各種原創(chuàng)性的長(zhǎng)文本內(nèi)容也不斷地涌現(xiàn)出來(lái)。例如，在人工智能領(lǐng)域的三大頂會(huì)之一的 ICML，許多論文的長(zhǎng)度都達(dá)到了二三十頁(yè)。因此，如何快速的從長(zhǎng)文本中提取出有用的信息，成為困擾許多包括科研人員在內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民的難題。
在 2012 年結(jié)束的人工智能領(lǐng)域頂會(huì) AAAI 2012 上，來(lái)自中國(guó)浙江大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)，發(fā)表了一篇題為 Document Summarization Based on Data Reconstruction 的論文。該篇論文提出了 DSDR 算法，描述了如何利用貪心算法進(jìn)行文本摘要提取的方法。論文下載地址在這里：Document Summarization Based on Data Reconstruction (nju.edu.cn)。下面我們介紹一下他們的方法。
所謂的文本自動(dòng)摘要問(wèn)題，本質(zhì)上就是從原始的長(zhǎng)文本中抽取一個(gè)文本的子集合，使得利用這個(gè)子集合的線性組合能盡可能的恢復(fù)出原始文本。我們按照如下方式定義文本自動(dòng)摘要問(wèn)題：
其中， f 是線性組合摘要句子之后的轉(zhuǎn)換函數(shù)。X 是摘要生成的句子，a 是線性組合的系數(shù)，而 v 是原始文本，也就是輸入數(shù)據(jù)。
首先，f 可以是線性組合，也就是：
因此，文本自動(dòng)摘要問(wèn)題轉(zhuǎn)換成為了下述問(wèn)題：
上述損失函數(shù)公式，等價(jià)于下面的公式：
利用貪心算法，我們?cè)O(shè)計(jì)了如下?lián)p失函數(shù)：
整個(gè)算法的偽代碼流程如下所示：
在上面介紹的算法中，線性組合的系數(shù) a 有可能是負(fù)數(shù)，為了保證 a 非負(fù)，我們重構(gòu)了算法的損失函數(shù)：
經(jīng)過(guò)重新設(shè)計(jì)之后，算法的偽代碼如下：
通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)新設(shè)計(jì)的算法，取得了優(yōu)異的實(shí)驗(yàn)結(jié)果：
文本自動(dòng)摘要，對(duì)于閱讀長(zhǎng)篇幅的文本，比如博士畢業(yè)論文、咨詢報(bào)告、審計(jì)報(bào)告等內(nèi)容，非常有幫助。對(duì)于趕時(shí)間的當(dāng)代人來(lái)說(shuō)，文本自動(dòng)摘要無(wú)疑是隨身辦公的文書(shū)利器。希望通過(guò)本文，廣大的互聯(lián)網(wǎng)從業(yè)者能夠有所收獲。
作者介紹
汪昊，前 Funplus 人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人。曾在 ThoughtWorks, 豆瓣，百度，新浪，網(wǎng)易等公司有超過(guò) 13 年的技術(shù)研發(fā)和技術(shù)高管經(jīng)驗(yàn)。先后在科技公司上線過(guò) 10 余款成功的商業(yè)產(chǎn)品。擔(dān)任過(guò)創(chuàng)業(yè)公司的 CTO和技術(shù)副總裁。精通數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和數(shù)字博物館領(lǐng)域的技術(shù)、技術(shù)管理和技術(shù)變現(xiàn)等內(nèi)容。在國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議和期刊如 IEEE TVCG 和 IEEE / ACM ASONAM 上發(fā)表論文 39 篇，獲得最佳論文獎(jiǎng) 1 次（IEEE SMI 2008）和最佳論文報(bào)告獎(jiǎng) 4 次（ICBDT 2020 / IEEE ICISCAE 2021 / AIBT 2023 / ICSIM 2024）。
