機(jī)器翻譯基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯方法機(jī)器翻譯的質(zhì)量評價文本摘要抽取式摘要抽象式摘要文本摘要的評估1第7章機(jī)器翻譯和文本摘要主要內(nèi)容：學(xué)習(xí)目標(biāo)：（1）理解機(jī)器翻譯的基本概念和發(fā)展歷程。（2）掌握基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法與基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法的原理和應(yīng)用。（3）掌握基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯方法的原理和應(yīng)用。（4）理解自動文本摘要的基本概念和分類。（5）掌握抽取式自動文本摘要與抽象式自動文本摘要的方法和技術(shù)。（6）掌握評估機(jī)器翻譯的質(zhì)量與自動文本摘要的質(zhì)量，包括準(zhǔn)確性、完整性、可讀性等方面。

7.1機(jī)器翻譯隨著全球化的不斷推進(jìn)，各國在經(jīng)濟(jì)、政治、文化等方面的交流與合作日益密切。在這個過程中，語言交流成為連接不同國家和地區(qū)的重要橋梁。然而，世界上存在數(shù)千種語言，這使得人們在交流中面臨著巨大的語言挑戰(zhàn)。為了解決這一問題，機(jī)器翻譯（MachineTranslation，MT）應(yīng)運(yùn)而生。機(jī)器翻譯的發(fā)展為人們提供了一種快捷的跨語言溝通方式。通過使用機(jī)器翻譯軟件或在線翻譯工具，人們可以輕松地將一種語言翻譯成另一種語言，從而實(shí)現(xiàn)交流。這不僅節(jié)省了時間和精力，還降低了交流成本，為全球化的推進(jìn)提供了有力支持。此外，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器翻譯也在不斷進(jìn)步。現(xiàn)代的機(jī)器翻譯已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)較為準(zhǔn)確的翻譯，甚至在某些領(lǐng)域（如科技、商務(wù)等）已經(jīng)達(dá)到了相當(dāng)高的水平。這為跨國企業(yè)、政府部門、學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)等領(lǐng)域提供了便利，使得他們可以更加高效地進(jìn)行跨語言交流和合作。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，獲取信息變得前所未有的方便，用戶能夠迅速接觸大量文本資料。然而，隨之而來的問題是信息超載現(xiàn)象，盡管信息不再是稀缺資源，用戶面臨的挑戰(zhàn)，還是在于如何運(yùn)用有限的時間處理這些信息。在這種背景下，自動文本摘要顯得尤為重要，它能夠自動地將繁雜的文本內(nèi)容提煉為精簡的形式，極大地提高了用戶在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下處理和接收信息的效率。在實(shí)際應(yīng)用中，機(jī)器翻譯和自動文本摘要可以相互輔助。例如，在進(jìn)行多語言文檔管理和跨語言信息檢索時，可以先對文檔進(jìn)行摘要，減少需要翻譯的文本量，然后再對摘要進(jìn)行翻譯，這樣可以節(jié)省時間和資源。此外，對于一些特定領(lǐng)域，如新聞、科技或法律文件，結(jié)合使用機(jī)器翻譯和自動文本摘要可以幫助人們快速獲取并理解大量跨語言的專業(yè)信息。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，這兩個技術(shù)的研究成果正在逐漸融合，共同推動自然語言處理技術(shù)的發(fā)展。機(jī)器翻譯是一種基于計算機(jī)程序的技術(shù)，旨在將一種自然語言（通常稱為源語言）轉(zhuǎn)換為另一種自然語言（目標(biāo)語言）的翻譯技術(shù)。該技術(shù)廣泛應(yīng)用于各種形式的語言轉(zhuǎn)換，包括但不限于文本翻譯、語音翻譯，以及圖像中的文本識別和翻譯。通過機(jī)器翻譯，人們能夠跨越語言障礙，實(shí)現(xiàn)快速、高效的信息交流。

7.1.1機(jī)器翻譯概述7.1.1.1機(jī)器翻譯的發(fā)展歷程隨著全球化的推進(jìn)和信息時代的到來，語言交流成為連接不同國家和地區(qū)的橋梁。機(jī)器翻譯作為跨越語言障礙的重要工具，其發(fā)展歷程大致可以劃分為以下5個階段。早期設(shè)想和初步嘗試（二十世紀(jì)三四十年代）：機(jī)器翻譯的想法最早可以追溯到二十世紀(jì)三四十年代。1946年，世界上第一臺現(xiàn)代電子計算機(jī)誕生，隨后WarrenWeaver提出了利用計算機(jī)進(jìn)行語言自動翻譯的想法。開創(chuàng)期（1947—1964年）：1954年，美國喬治城大學(xué)與IBM公司合作，用IBM-701計算機(jī)首次完成了英俄機(jī)器翻譯試驗(yàn)，向公眾和科學(xué)界展示了機(jī)器翻譯的可行性，從而拉開了機(jī)器翻譯研究的序幕。中國也在1956年將機(jī)器翻譯研究列入科學(xué)工作發(fā)展規(guī)劃。發(fā)展期：從1956年開始，中國將機(jī)器翻譯研究列入科學(xué)工作發(fā)展規(guī)劃，標(biāo)志著中國在機(jī)器翻譯領(lǐng)域的早期介入，在此期間，機(jī)器翻譯經(jīng)歷了從詞典匹配到規(guī)則翻譯的演變，逐步積累基礎(chǔ)理論和技術(shù)方法，機(jī)器翻譯的性能不斷提升。

繁榮期：進(jìn)入21世紀(jì)后，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和全球化進(jìn)程的加速，機(jī)器翻譯迎來了繁榮期。各大科技公司紛紛投入研發(fā)力量，推出了各自的機(jī)器翻譯產(chǎn)品。同時，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯成為機(jī)器翻譯領(lǐng)域的主流技術(shù)。

智能化期：近年來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器翻譯也逐步向智能化方向發(fā)展。例如，端到端翻譯技術(shù)、注意力機(jī)制等技術(shù)的應(yīng)用，使得機(jī)器翻譯的結(jié)果更加準(zhǔn)確、流暢。同時，跨語言信息檢索、多模態(tài)翻譯等新型應(yīng)用也逐漸興起。具體來說，機(jī)器翻譯的發(fā)展是從早期的詞典匹配、規(guī)則翻譯發(fā)展到基于語料庫的統(tǒng)計機(jī)器翻譯，再到近年來的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯基于深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過模擬人腦的神經(jīng)元連接方式，構(gòu)建一個龐大的翻譯知識庫，實(shí)現(xiàn)語言間的自動翻譯。近年來，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)機(jī)器翻譯在各大語言翻譯競賽中表現(xiàn)出色，極大地推動了機(jī)器翻譯的發(fā)展。此外，機(jī)器翻譯的發(fā)展還離不開計算機(jī)技術(shù)、信息論、語言學(xué)等領(lǐng)域的支持和推動。隨著這些領(lǐng)域的不斷發(fā)展，機(jī)器翻譯也將不斷進(jìn)步和完善。

7.1.1.2機(jī)器翻譯的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)機(jī)器翻譯領(lǐng)域目前正在快速發(fā)展的階段。隨著語料庫語言學(xué)的應(yīng)用，以及對大數(shù)據(jù)和云計算的利用，機(jī)器翻譯變得更加智能和高效。當(dāng)前的機(jī)器翻譯已經(jīng)能夠提供相對自然流暢的譯文，并在一定程度上有代替人工翻譯的潛力。隨著在線翻譯平臺和語音助手的開發(fā)，機(jī)器翻譯已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ髦胁豢苫蛉钡墓ぞ摺o論是旅游、商務(wù)還是學(xué)術(shù)研究，機(jī)器翻譯都能夠幫助人們快捷地解決語言障礙。此外，市場上機(jī)器翻譯支持的語種數(shù)量迅速增長，顯示出機(jī)器翻譯的覆蓋范圍正在拓寬。盡管機(jī)器翻譯取得了顯著進(jìn)展，但其仍然面臨一系列挑戰(zhàn)。主要體現(xiàn)在以下4個方面。（1）語言多樣性。語言多樣性是機(jī)器翻譯技術(shù)面臨的首要挑戰(zhàn)之一。每種語言都有自己獨(dú)特的語法、詞匯和表達(dá)方式，機(jī)器翻譯需要處理大量語言規(guī)則和變化，這給機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確性帶來了挑戰(zhàn)。（2）互譯能力。盡管機(jī)器翻譯技術(shù)已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步，但它在語言間的互譯能力仍然有限。不同的語言之間存在許多差異，這使得機(jī)器翻譯在翻譯某些特定領(lǐng)域的文本時可能會出現(xiàn)問題。（3）新詞和術(shù)語的翻譯。隨著科技和文化的快速發(fā)展，新詞和術(shù)語不斷涌現(xiàn)。這些新詞和術(shù)語可能沒有在機(jī)器翻譯的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)過，因此機(jī)器翻譯可能無法準(zhǔn)確翻譯這些新詞和術(shù)語。（4）語義理解。機(jī)器無法像人類一樣完全理解語言中的上下文語境，機(jī)器翻譯目前主要依賴文本的表面形式進(jìn)行翻譯，而缺乏對文本深層語義的理解。這可能導(dǎo)致機(jī)器翻譯在翻譯一些具有復(fù)雜語義結(jié)構(gòu)的文本時出現(xiàn)偏差，因此需要不斷改進(jìn)和優(yōu)化算法來提高翻譯的準(zhǔn)確度。綜上所述，雖然機(jī)器翻譯正在快速成長并逐漸實(shí)現(xiàn)更高水平的翻譯效果，但仍需解決技術(shù)局限、數(shù)據(jù)豐富度及深層語義理解等多方面的問題。未來的發(fā)展勢必會依賴人工智能技術(shù)的進(jìn)一步突破，以及對上述問題的持續(xù)研究和創(chuàng)新解決方案。

7.1.2基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法基于規(guī)則的機(jī)器翻譯（Rule-basedMachineTranslation）方法是一種通過預(yù)先定義的語言規(guī)則來實(shí)現(xiàn)文本轉(zhuǎn)換的翻譯方法。這種方法的核心在于將專家的翻譯知識和經(jīng)驗(yàn)以規(guī)則的形式明確表達(dá)出來，并通過翻譯軟件實(shí)現(xiàn)這些規(guī)則以完成翻譯任務(wù)。其過程通常包括3個階段：分析、轉(zhuǎn)換和生成。1．分析階段分析階段包括源語言詞法分析和源語言句法分析。（1）源語言詞法分析。對源語言文本進(jìn)行分詞，將連續(xù)的文本切分成單詞、短語等基本的語言單位，并識別出這些單位所屬的類別（名詞、動詞等）。（2）源語言句法分析。在詞法分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析句子的結(jié)構(gòu)，確定詞語之間的語法關(guān)系和句子的語法結(jié)構(gòu)（主謂關(guān)系、動賓關(guān)系等），并構(gòu)建出句子的句法結(jié)構(gòu)表示。2．轉(zhuǎn)換階段轉(zhuǎn)換階段包括詞匯轉(zhuǎn)換和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換。（1）詞匯轉(zhuǎn)換：根據(jù)預(yù)先設(shè)定的詞匯對應(yīng)規(guī)則，將源語言中的詞匯轉(zhuǎn)換為目標(biāo)語言中的相應(yīng)詞匯，包括同義詞替換、詞性轉(zhuǎn)換等操作，以確保詞匯在目標(biāo)語言中的準(zhǔn)確性。（2）結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換：由于源語言和目標(biāo)語言在句法結(jié)構(gòu)上可能存在差異，此步驟會根據(jù)這些差異調(diào)整句子的結(jié)構(gòu)，涉及句子成分的重新排列、句子結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換等，以確保生成的句子符合目標(biāo)語言的語法習(xí)慣。3．生成階段在完成了詞匯轉(zhuǎn)換和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換后，將樹狀結(jié)構(gòu)表示的目標(biāo)語言信息轉(zhuǎn)換成目標(biāo)語言的具體句子。在此過程中，可能會根據(jù)目標(biāo)語言的表達(dá)習(xí)慣進(jìn)行調(diào)序、插入或刪除等操作，以確保生成的句子流暢、自然，且符合目標(biāo)語言的語法和語義規(guī)范。基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法流程可以用圖7.1表示。

下面來看一個具體的基于規(guī)則的機(jī)器翻譯例子，將一個簡單的中文句子翻譯成英文。

中文句子：“我喜歡吃蘋果?！睘榱藢⑦@個中文句子翻譯成英文，我們可能需要遵循以下規(guī)則。

（1）詞匯轉(zhuǎn)換規(guī)則：這些規(guī)則告訴我們?nèi)绾畏g單個單詞或短語。例如：“我”翻譯成“I”；“喜歡”翻譯成“l(fā)ike”；“吃”翻譯成“eat”；“蘋果”翻譯成“apples”。（2）語法轉(zhuǎn)換規(guī)則：這些規(guī)則用于處理詞序和語法結(jié)構(gòu)的變換。中文句子的主－謂－賓結(jié)構(gòu)通常轉(zhuǎn)換成英文中的主－謂－賓結(jié)構(gòu)，詞序相似。應(yīng)用這些規(guī)則后，我們得到英文翻譯：“Iliketoeatapples.”在更復(fù)雜的基于規(guī)則的系統(tǒng)中，可能還涉及時態(tài)、語態(tài)、復(fù)數(shù)、冠詞等附加規(guī)則的使用。例如，如果要翻譯的句子是將來時或者涉及第三人稱單數(shù)，那么翻譯規(guī)則就會更加復(fù)雜，如“他明天會吃兩個蘋果?！睂τ谶@句話，我們的詞匯轉(zhuǎn)換規(guī)則不變，但是需要加入新的規(guī)則來處理將來時和數(shù)量詞。例如：“他”翻譯成“He”；“明天”翻譯成“tomorrow”，并且可能需要調(diào)整動詞時態(tài)的規(guī)則；“會”在這個上下文中表示未來時態(tài)，可以翻譯成助動詞“will”；“吃”是未來時態(tài)，可能需要變成“willeat”；“兩個”翻譯成“two”；“蘋果”翻譯成“apples”。應(yīng)用這些更新的規(guī)則，我們得到的英文翻譯可能是：“Hewilleattwoapplestomorrow.”在實(shí)際操作中，基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法需要大量語言學(xué)知識來制定準(zhǔn)確的規(guī)則，并處理語言之間的各種差異。這種方法在處理規(guī)模較小、結(jié)構(gòu)較為固定的文本時效果較好，但在應(yīng)對廣泛的語言現(xiàn)象和復(fù)雜句型時會遇到困難。此外，基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法在處理那些統(tǒng)計方法難以處理的長距離依賴和復(fù)雜的語言現(xiàn)象時，處理能力比較強(qiáng)。但是，在處理那些需要大量人工編寫和維護(hù)的規(guī)則，且對于規(guī)則未覆蓋到的情況時，其處理能力就較弱?？偟膩碚f，隨著技術(shù)的發(fā)展，基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法逐漸與基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯方法相結(jié)合，以提高翻譯的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。7.1.3基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯（StatisticalMachineTranslation，SMT）是一種依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的自動翻譯技術(shù)。它通過大量雙語語料庫的學(xué)習(xí)來掌握一種語言到另一種語言的翻譯規(guī)律。該方法以IBM模型為里程碑之一，基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法揭示了其背后的基本原理。基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法的核心是概率模型，這些模型的任務(wù)是估算在給定源語句（源語言S）的情況下，各種可能的目標(biāo)語句（目標(biāo)語言T）的概率。簡而言之，當(dāng)給定一個源語言句子S時，基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯方法的目標(biāo)就是求解目標(biāo)語言T在源語言S條件下的條件概率P(T|S)，根據(jù)貝葉斯法則有P(T|S)=P(T)P(S|T)/P(S)（7.1）其中，P(S|T)指的是翻譯模型（TranslationModel，TM），主要分析雙語文本如何將一種語言翻譯成另一種語言，目的是評估源語言和目標(biāo)語言之間的文本片段翻譯的可能性。P(T)為語言模型（LanguageModel，LM），從單一語言的文本中學(xué)習(xí)如何生成連貫的詞序列，以確保翻譯后的文本在目標(biāo)語言中讀起來自然流暢。由于源語言S的概率是已知的，因此式（7.2）成立。P(T|S)≈P(T)P(S|T)（7.2）此時翻譯的目標(biāo)就是要找到使式（7.2）的值最大的譯文，即（7.3）

一般而言，基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯過程關(guān)注3個主要問題：首先是建模問題，即如何構(gòu)建整體概率P(T|S)的模型，并分別建立P(S|T)和P(T)的模型；其次是模型參數(shù)估計問題，即如何通過訓(xùn)練過程確定數(shù)學(xué)模型中的參數(shù)；最后是解碼問題，即如何在廣泛的搜索空間P(T|S)中，有效尋找到最佳翻譯結(jié)果T。在IBM模型中，機(jī)器翻譯的任務(wù)主要包括兩個部分：一是估計給定目標(biāo)語言文本T時源語言文本S的條件概率P(S|T)；二是構(gòu)建目標(biāo)語言的語言模型P(T)。條件概率P(S|T)用于衡量源語言S與目標(biāo)語言T之間的匹配程度。考慮自然語言中詞匯的組合可能性非常大，例如，如果一種語言有大約10000個詞，那么一個由10個詞組成的句子理論上可以有高達(dá)1000010

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種不同的組合。直接從雙語語料庫中估計句子級別的翻譯概率，將面臨數(shù)據(jù)稀疏性問題。IBM模型通過將句子級別的翻譯概率分解為單詞級別的對應(yīng)概率，有效地解決了這一難題。這個過程，也就是識別單詞之間對應(yīng)關(guān)系的過程，稱為詞對齊。IBM模型是一個系列，它由一系列用于統(tǒng)計機(jī)器翻譯的概率模型組成，這些模型逐步引入了更復(fù)雜的語言特征和翻譯規(guī)則。IBM模型從最初的IBM模型1發(fā)展到IBM模型5，每個后續(xù)版本都在前一個版本的基礎(chǔ)上增加了新的翻譯特征。（1）IBM模型1：IBM模型1是詞匯基礎(chǔ)的統(tǒng)計機(jī)器翻譯模型的起點(diǎn)，它主要集中于詞匯級別的翻譯概率。這個模型的核心思想是將復(fù)雜的整個句子的翻譯問題分解為更簡單的單詞對齊問題。IBM模型1的基本假設(shè)如下。①詞匯獨(dú)立性假設(shè)。IBM模型1認(rèn)為在確定單詞對齊時，每個單詞的對齊決策是獨(dú)立于其他單詞的。

②均勻概率假設(shè)。IBM模型1假設(shè)所有單詞對齊的可能性是相等的，不區(qū)分不同單詞之間翻譯概率的差別。③對齊空間概念。對于一個由I個詞組成的法語句子和由J個詞組成的英語句子，理論上存在IJ

種可能的單詞對應(yīng)關(guān)系。然而，在實(shí)際情況中，并非每個法語單詞都對應(yīng)一個英語翻譯，因此實(shí)際的對齊空間是(I

1)J

，其中還包含空白（沒有對應(yīng)翻譯）的情況。（2）IBM模型2：在IBM模型1的基礎(chǔ)上，IBM模型2加入了單詞位置變化的概率，即考慮了單詞在句子中的位置對翻譯的影響。（3）IBM模型3：IBM模型3進(jìn)一步引入了一個單詞可能被翻譯成多個詞的情況，允許模型處理更復(fù)雜的語言現(xiàn)象，如多義詞和短語的翻譯。（4）IBM模型4：在確定單詞的絕對位置后，該模型進(jìn)一步確定序列中剩余單詞的相對位置，這有助于減少生成不存在的句子的可能性，但也增加了模型的復(fù)雜度。（5）IBM模型5：在IBM模型4的基礎(chǔ)上，IBM模型5進(jìn)一步引入了更多的語言學(xué)特征和翻譯規(guī)則，以提高翻譯的精度。這些模型的設(shè)計允許它們在沒有類別標(biāo)注的情況下進(jìn)行無監(jiān)督訓(xùn)練，這對于資源較少的語言尤其有價值。IBM模型4和IBM模型5的基本思想是一致的，它們都試圖通過更精細(xì)的模型來提高翻譯的準(zhǔn)確性。具體來說，這兩個模型都是在所謂的生育率模型（FertilitybasedModel）下進(jìn)行的建模。目的是更好地處理單詞的翻譯和它們在句子中的位置，尤其是在處理長距離依賴和多義詞時。總的來說，IBM模型系列對統(tǒng)計機(jī)器翻譯具有里程碑意義，為后續(xù)的機(jī)器翻譯技術(shù)發(fā)展提供了重要的基礎(chǔ)。

例7.1一個基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯的例子是使用N-gram模型進(jìn)行翻譯。N-gram模型是一種基于統(tǒng)計的方法，它通過計算句子中每個詞前后N個詞的概率來預(yù)測下一個詞的概率分布。

在這個例子中，采用了一個非常簡單的假設(shè)來模擬IBM模型1的核心概念。在實(shí)際應(yīng)用中，IBM模型1會采用更復(fù)雜的算法來計算詞對齊概率，并結(jié)合其他模型（如短語翻譯模型和語言模型）來生成翻譯。此外，為了提高翻譯質(zhì)量，通常需要使用大量雙語語料庫進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得更準(zhǔn)確的模型參數(shù)。

基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯的優(yōu)勢在于能夠處理較為復(fù)雜的語言結(jié)構(gòu)和長距離依賴關(guān)系，并且不需要翻譯者具備深入的語言學(xué)知識。然而，基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯的質(zhì)量在很大程度上取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，因此在資源較少的語言對上，它的性能可能不會很理想。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯逐漸被性能更優(yōu)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯方法所取代。盡管如此，基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯的某些元素仍然在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯系統(tǒng)中發(fā)揮作用，并且在某些特定任務(wù)中仍然有其獨(dú)特的價值和應(yīng)用場景。基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯的長處在于其基于統(tǒng)計的模型可以捕捉語言的某些統(tǒng)計規(guī)律，而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯則通過學(xué)習(xí)大量雙語數(shù)據(jù)，模擬出語言的深層語義和結(jié)構(gòu)。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯通常能夠提供更加流暢和自然的翻譯結(jié)果，尤其是在處理復(fù)雜語言現(xiàn)象時。但是，基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯的某些優(yōu)點(diǎn)，如模塊化的設(shè)計和對特定語言現(xiàn)象的可解釋性，在某些情況下仍然非常有用。例如，在需要對翻譯過程進(jìn)行詳細(xì)分析或者在資源受限的情況下，基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯可能會是一個更合適的選擇。此外，基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯的某些技術(shù)，如對齊模型和語言模型，仍然在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯中得到應(yīng)用，幫助提高翻譯的準(zhǔn)確性和流暢性。

7.1.4基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯方法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯（NeuralMachineTranslation，NMT）是當(dāng)前機(jī)器翻譯領(lǐng)域的主流方法。與基于統(tǒng)計的機(jī)器翻譯（SMT）相比，NMT在捕捉語言的復(fù)雜性和上下文信息方面表現(xiàn)出色，通常能夠生成更自然、更準(zhǔn)確的翻譯結(jié)果?，F(xiàn)代基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯模型大多依據(jù)序列到序列的方式對任務(wù)進(jìn)行建模，將任務(wù)分解為編碼和解碼兩個階段。在編碼階段，輸入的源語言被編碼為一系列詞義向量，這些向量能夠捕捉文本的語義信息。解碼階段則利用編碼階段得到的向量來預(yù)測并生成目標(biāo)語言，如圖7.2所示。

7.1.4.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）是一種深度前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過卷積操作處理網(wǎng)格狀數(shù)據(jù)，如圖像等。CNN在圖像識別和任務(wù)分析中表現(xiàn)出色，是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)之一。CNN的設(shè)計靈感來源于生物視覺感知機(jī)制，它能夠執(zhí)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)。網(wǎng)絡(luò)通過在隱藏層中共享濾波器的參數(shù)，以及保持層與層之間的稀疏連接，有效地處理圖像等網(wǎng)格狀數(shù)據(jù)，同時降低了計算資源的需求。與RNN不同，CNN在執(zhí)行卷積操作時不需要依賴前一時間步的輸出，這使得CNN能夠?qū)崿F(xiàn)高度并行化計算，充分利用圖形處理單元（GPU）的計算優(yōu)勢。CNN由多個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層組成，每層通過可微分函數(shù)將輸入的三維激活函數(shù)轉(zhuǎn)換為輸出。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層包含卷積層（ConvolutionalLayer）、池化層（PoolingLayer）、激活函數(shù)（ActivationFunction）、批量歸一化（BatchNormalization，BN）層、全連接層（FullyConnectedLayer）

1．卷積層卷積層是CNN中的核心組成部分，主要負(fù)責(zé)從輸入數(shù)據(jù)中提取特征，它通過卷積運(yùn)算來提取輸入數(shù)據(jù)的特征。卷積層由多個卷積單元組成，每個卷積單元包含一組可學(xué)習(xí)的濾波器（或稱為卷積核）。這些濾波器在輸入數(shù)據(jù)上滑動，通過計算局部區(qū)域的加權(quán)和來生成特征圖，每個濾波器專注于提取一種特定特征，如邊緣、角點(diǎn)或復(fù)雜形狀。卷積層的優(yōu)勢在于其參數(shù)共享的特性，即同一個濾波器在整個輸入數(shù)據(jù)上使用相同的權(quán)重，這大大地減少了模型的參數(shù)量。此外，卷積操作還具有平移不變性，即使輸入數(shù)據(jù)發(fā)生平移，卷積層仍能提取相同的特征。

卷積層的重要概念包括填充（padding）、步幅（stride）和輸出特征圖的尺寸等。填充是在輸入數(shù)據(jù)的邊界周圍添加額外的像素，以控制輸出特征圖的大小。步幅是濾波器在輸入數(shù)據(jù)上移動的步長。輸出特征圖的尺寸取決于輸入數(shù)據(jù)的尺寸、濾波器的大小、填充和步幅的值。在深度學(xué)習(xí)中，卷積層的參數(shù)通過訓(xùn)練過程中的反向傳播算法進(jìn)行優(yōu)化。每個濾波器的權(quán)重會在訓(xùn)練過程中不斷調(diào)整，以便更好地提取有用的特征。卷積運(yùn)算可以用式（7.5）來表示。

卷積層是構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，它通過學(xué)習(xí)局部特征并利用參數(shù)共享來有效處理特征圖等數(shù)據(jù)，是實(shí)現(xiàn)特征圖識別和分類任務(wù)的關(guān)鍵組成部分。就是卷積層從輸入的矩陣中利用滑動窗口輸入矩陣獲取局部數(shù)據(jù)。通過卷積運(yùn)算將數(shù)據(jù)量減少，其中滑動窗口也以一定步幅在特征圖上移動，最終完成整個特征圖的數(shù)據(jù)獲取。

2．池化層池化層的主要作用是對輸入的特征圖（FeatureMaps）進(jìn)行降維處理，它可以通過不同的池化方法實(shí)現(xiàn)，如最大池化（MaxPooling）、均值池化（AveragePooling）、隨機(jī)池化（StochasticPooling）和軟池化（SoftPooling）等。其中，最大池化是最常用的一種方式，它通過選取特征圖中局部區(qū)域的最大值作為該區(qū)域的代表，從而減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜度。池化操作的優(yōu)點(diǎn)在于它可以有效減少網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)數(shù)量和計算成本，同時也能在一定程度上控制過擬合現(xiàn)象。此外，池化層通常在卷積層之后使用，與卷積層一起構(gòu)成CNN的基本框架。池化層的優(yōu)勢如下。（1）減少參數(shù)和計算成本。降低特征圖的維度，可減少網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和計算需求。（2）控制過擬合。降低特征圖的空間維度有助于控制過擬合現(xiàn)象。（3）與卷積層協(xié)同工作。通常位于卷積層之后，與卷積層共同構(gòu)成CNN的基本框架。在特征提取階段之后，卷積操作可能在輸入的特征圖的任何位置捕捉特征，這導(dǎo)致特征的精確位置信息變得不那么重要。池化層通過降低特征圖的空間分辨率，保留了特征的大致位置信息，同時減少了數(shù)據(jù)量，對特征表示的影響較小。在實(shí)際應(yīng)用中，每個卷積層之后通常會有一個池化層，這樣做不僅有助于減少隨后處理階段的計算負(fù)擔(dān)，還能幫助CNN提取更加穩(wěn)定和抽象的特征。這對于特征圖識別和分類任務(wù)至關(guān)重要，如在MNIST手寫數(shù)字分類任務(wù)中，池化層的使用不僅提升了網(wǎng)絡(luò)的效率，還有助于提高識別的準(zhǔn)確度。通過這種方式，池化層為CNN提供了一種有效的特征圖降維和抽象化手段。

3．激活函數(shù)激活函數(shù)在CNN中扮演著至關(guān)重要的角色，它們引入了非線性，使得CNN能夠?qū)W習(xí)和模擬復(fù)雜函數(shù)映射。缺少激活函數(shù)，CNN將被限制為僅能執(zhí)行線性變換，無法解決特征圖識別、語音識別等復(fù)雜問題。以下是常用的激活函數(shù)。（1）Sigmoid。S形曲線，其輸出值域在0到1之間，常用于二分類問題。（2）tanh（HyperbolicTangent）。輸出值域在-1到1之間，相比Sigmoid函數(shù)具有更寬的輸出范圍，有助于解決Sigmoid函數(shù)可能遇到的梯度消失問題。（3）ReLU（RectifiedLinearUnit）。線性整流函數(shù)，當(dāng)輸入為正時，輸出該輸入值；當(dāng)輸入為負(fù)時，輸出0。ReLU因其計算效率高且在一定程度上能夠緩解梯度消失問題而受到青睞。（4）LeakyReLU。它是ReLU的一個變種，允許負(fù)輸入值有一個非零的梯度（雖然很?。M(jìn)而減少了梯度消失問題。（5）ParametricReLU。它是一種參數(shù)化的ReLU，其負(fù)值部分的斜率是可學(xué)習(xí)的，提供了更多的靈活性。（6）Swish。它是一種自門控激活函數(shù)，其形式為f(x)

x

(x)，其中，

(x)為Sigmoid函數(shù)。激活函數(shù)的選擇對CNN的性能有顯著影響。例如，ReLU及其變體的計算效率高、在深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的效果好，因而成為現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)框架中的首選。然而，選擇哪種激活函數(shù)通常取決于具體的應(yīng)用場景和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，需要根據(jù)任務(wù)的需求和網(wǎng)絡(luò)的特性來決定最合適的激活函數(shù)。

4．批量歸一化層在CNN的設(shè)計中，批量歸一化（BN）層通常被放置在卷積層之后、激活函數(shù)之前。這樣的布局有助于解決深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的關(guān)鍵問題。當(dāng)多個卷積層緊密耦合時，其中一層的微小變動可能會引起連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致其他層或相關(guān)卷積核參數(shù)發(fā)生顯著變化。隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，這種耦合效應(yīng)可能會加劇，使深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程不穩(wěn)定。BN層通過規(guī)范化層間的輸入數(shù)據(jù)，使每層的數(shù)據(jù)分布穩(wěn)定，有助于提高網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的穩(wěn)定性和模型性能。在訓(xùn)練階段，BN層通過對每個小批量（Mini-Batch）的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理來實(shí)現(xiàn)。具體操作為計算小批量數(shù)據(jù)的均值和方差，然后使用這些統(tǒng)計量來規(guī)范化批次內(nèi)的數(shù)據(jù)。為了保持網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，BN層還引入了兩個可學(xué)習(xí)的參數(shù)：縮放因子（scale）和偏移因子（shift）。這兩個參數(shù)允許網(wǎng)絡(luò)在歸一化后調(diào)整并恢復(fù)其學(xué)習(xí)能力。在測試或推斷階段，由于單個樣本或小批量樣本可能無法代表整個訓(xùn)練集的分布，因此通常使用在整個訓(xùn)練集上計算得到的全局均值和方差來進(jìn)行歸一化。歸一化的公式如式（7.6）所示。

批次歸一化不僅有助于加速收斂，還可以允許使用更高的學(xué)習(xí)率，減少對初始化的敏感性，并在一定程度上提供對過擬合的保護(hù)。因此，它已成為現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)架構(gòu)中不可或缺的一部分。

5．全連接層全連接層（FullyConnectedLayer，F(xiàn)C層）是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中不可或缺的一種層類型，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。首先，全連接層的主要功能是接收前一層（通常是卷積層或池化層）輸出的特征圖，將其展平，并進(jìn)行線性變換。具體來說，它將前一層的所有神經(jīng)元與當(dāng)前層的每個神經(jīng)元相連接，每個連接都有一個可學(xué)習(xí)的權(quán)重參數(shù)，輸出是前一層激活值的加權(quán)和，再加上一個偏置項(xiàng)，實(shí)現(xiàn)線性變換。其次，全連接層通常位于卷積層之后，用于進(jìn)一步處理卷積層提取的高級特征，將卷積層提取的高級特征進(jìn)行進(jìn)一步的組合和抽象，以便進(jìn)行分類或回歸等任務(wù)。例如，在圖像分類任務(wù)中，最后一個全連接層的輸出通常會被傳遞給一個Softmax函數(shù)，以生成每個類別的概率分布。最后，全連接層具有強(qiáng)大的表達(dá)能力，能夠捕捉輸入數(shù)據(jù)的全局信息，它能夠處理非線性問題，通過激活函數(shù)引入非線性特性。全連接層的參數(shù)數(shù)量較多，這可能導(dǎo)致過擬合。為解決這一問題，可以采用正則化技術(shù)，如L2正則化或dropout?？偟膩碚f，全連接層是CNN的重要組成部分，它通過學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的全局特征并進(jìn)行非線性變換，幫助網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的分類或回歸任務(wù)。全連接層的設(shè)計和應(yīng)用需要仔細(xì)考慮，以確保CNN能夠有效學(xué)習(xí)并泛化到新的數(shù)據(jù)上。通過適當(dāng)?shù)恼齽t化和網(wǎng)絡(luò)設(shè)計，全連接層可以顯著提升CNN的性能和健壯性。

7.1.4.2常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)-LeNetLeNet-5簡稱LeNet，是一個標(biāo)志性的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，由楊立昆（YannAndréLeCun）在1998年提出。它不僅是CNN的先驅(qū)，也是第一個在圖像識別任務(wù)上取得顯著成效的網(wǎng)絡(luò)，特別是在手寫數(shù)字識別方面。LeNet-5的誕生極大地推動了深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，并證明了CNN在圖像識別領(lǐng)域的潛力。作為CNN發(fā)展史上的里程碑，LeNet-5的成功不僅標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域的突破，也為后來更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。LeNet-5的結(jié)構(gòu)由多個卷積層和池化層組成，這種結(jié)構(gòu)使網(wǎng)絡(luò)能夠有效地從圖像中提取特征。具體來說，LeNet-5包含2個卷積層，每個卷積層后面跟著一個池化層，以及最終的2個全連接層。每個卷積層都包含一個卷積操作和一個非線性激活函數(shù)，卷積層負(fù)責(zé)通過濾波器提取圖像特征，而非線性激活函數(shù)則增加了網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。池化層通過降低特征圖的空間維度來降低參數(shù)數(shù)量和計算復(fù)雜性。全連接層將學(xué)習(xí)到的特征向量轉(zhuǎn)換為最終的類別概率。LeNet-5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖7.3所示。

盡管與CNN相比，LeNet-5在結(jié)構(gòu)上較為簡單，但它在當(dāng)時代表了深度學(xué)習(xí)的前沿技術(shù)。LeNet的設(shè)計原則和結(jié)構(gòu)至今仍然被應(yīng)用于各種圖像識別任務(wù)中，尤其是在資源受限的環(huán)境中。例7.2下面是一個簡化的示例，演示如何使用CNN進(jìn)行機(jī)器翻譯。在這個例子中，我們將使用TensorFlow和Keras庫構(gòu)建一個模型，該模型將源語言句子和目標(biāo)語言句子作為輸入數(shù)據(jù)，并通過注意力機(jī)制來生成翻譯結(jié)果。

在這個例子中，第一步，定義模型參數(shù)，包括嵌入維度、卷積層的濾波器數(shù)量、卷積核大小、隱藏層維度，以及源語言和目標(biāo)語言的詞匯表大小。第二步，創(chuàng)建輸入層，用于接收源語言和目標(biāo)語言的句子。第三步，添加嵌入層，將句子中的單詞轉(zhuǎn)換為嵌入向量。第四步，在編碼器部分，使用一維卷積層提取特征，然后通過全局最大池化層降低特征的空間維度。第五步，在解碼器部分與編碼器類似，也使用一維卷積層和全局最大池化層。第六步，注意力機(jī)制通過計算解碼器池化輸出和編碼器池化輸出之間的點(diǎn)積來實(shí)現(xiàn)，然后通過一個全連接層和Softmax激活函數(shù)生成注意力權(quán)重。第七步，將編碼器的上下文向量和解碼器的池化輸出合并，并通過一個密集層生成最終的翻譯結(jié)果。第八步，輸出層使用Softmax激活函數(shù)生成每個詞匯的概率分布。

7.1.5機(jī)器翻譯的質(zhì)量評價機(jī)器翻譯的質(zhì)量評價是一個重要的過程，它有助于確定機(jī)器翻譯的性能，以及哪些方面可以改進(jìn)。通常，這種評價可以通過人工評估和自動評估進(jìn)行。7.1.5.1人工評估人工評估也稱主觀評估，由訓(xùn)練有素的評價者對機(jī)器翻譯輸出的自動譯文質(zhì)量進(jìn)行直接審查。這種方法可以提供對翻譯準(zhǔn)確性、流暢性、可讀性及語義一致性的深入理解。以下是常用的人工評估方法。

（1）直接評估法。評價者依據(jù)一套標(biāo)準(zhǔn)直接對機(jī)器翻譯輸出的自動譯文質(zhì)量進(jìn)行評分，無須參考翻譯。這些標(biāo)準(zhǔn)可能包括文本的流暢性、可讀性、準(zhǔn)確性和語義一致性等。（2）相對評估法。評價者將機(jī)器翻譯輸出的自動譯文與一個或多個專業(yè)翻譯人員制作的參考譯文進(jìn)行比較。此方法主要關(guān)注忠實(shí)度（機(jī)器翻譯輸出與源文本的匹配程度）和流暢性（輸出文本的自然性）。（3）錯誤分類。評價者識別并為機(jī)器翻譯輸出中的錯誤類型分類，如語法錯誤、詞匯誤用、遺漏、添加、錯字等。這有助于了解機(jī)器翻譯在不同方面的表現(xiàn)及需要改進(jìn)的地方。（4）分級量表。使用預(yù)定義的量表對機(jī)器翻譯輸出的不同方面進(jìn)行評分。例如，采用1到5的評分范圍，1表示非常差，5表示非常好。評價者會根據(jù)多個維度（如流暢性和忠實(shí)度）給出評分。（5）定性評論。除定量評分之外，評價者還可以提供定性反饋，指出機(jī)器翻譯的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，并提出具體的改進(jìn)建議。（6）用戶滿意度調(diào)查。直接向目標(biāo)用戶群體收集反饋，了解他們對機(jī)器翻譯輸出的自動譯文的滿意程度和使用體驗(yàn)。

為確保人工評價的有效性和可靠性，可以采取以下措施。（1）多評價者。使用多個評價者來減少個人偏差，并通過共識來提高評價的一致性。（2）匿名和去標(biāo)識化。避免讓評價者知道他們正在評估的是哪個機(jī)器翻譯，以消除偏見。（3）培訓(xùn)評價者。對評價者進(jìn)行培訓(xùn)，確保他們理解評估標(biāo)準(zhǔn)和方法。（4）測試集。使用具有代表性的測試集來評估機(jī)器翻譯，確保測試集覆蓋不同領(lǐng)域、風(fēng)格和難度的文本。（5）統(tǒng)計一致性度量。使用統(tǒng)計工具（如Krippendorff’salpha）來評估多個評價者間的一致性。通過這些常用的人工評估方法，可以獲得關(guān)于機(jī)器翻譯系統(tǒng)性能的深入見解，并為機(jī)器翻譯的進(jìn)一步開發(fā)和優(yōu)化提供指導(dǎo)。

7.1.5.2自動評估自動評估又稱客觀評估，可以通過多種自動評估指標(biāo)來衡量，這些自動評估指標(biāo)能夠快速、客觀地評價翻譯結(jié)果。以下是常用的自動評估指標(biāo)。（1）BLEU。BLEU是一個基于N-gram精確度廣泛使用的評估指標(biāo)。它通過比較機(jī)器翻譯輸出譯文與一組參考譯文中的共現(xiàn)N-gram數(shù)量來打分，并考慮不同長度的匹配序列，生成0到1的分?jǐn)?shù)，1分代表滿分的翻譯。（2）NIST。NIST是BLEU的衍生，它引入了對常見詞匯的更少懲罰，并且更重視意外匹配的N-gram。

（3）METEOR。METEOR考慮了單詞對齊、詞干匹配、同義詞匹配及句法結(jié)構(gòu)匹配等因素。它通過計算單字精確度和召回率來提供一個更為靈活的評價指標(biāo)。（4）ROUGE。盡管ROUGE最初被設(shè)計用于自動文摘評估，也可以用于機(jī)器翻譯評估。它通過比較重疊的N-gram或詞組來衡量翻譯的召回率。（5）TER。TER將機(jī)器翻譯結(jié)果轉(zhuǎn)換為參考翻譯所需的最小編輯操作數(shù)量，包括插入、刪除、替換和移動等。（6）chrF。chrF擴(kuò)展了BLEU的評估范圍，使用字符級別的N-gram代替單詞級別的N-gram，允許跨越單詞邊界的匹配，對形態(tài)豐富的語言特別有用。（7）CIDEr。CIDEr專門為圖像描述翻譯任務(wù)設(shè)計，它使用TF-IDF加權(quán)的N-gram精確度來計算共識得分。（8）WER。WER通常用于語音識別領(lǐng)域，但也可以應(yīng)用于機(jī)器翻譯，尤其是口語翻譯。它測量由參考翻譯轉(zhuǎn)換為機(jī)器翻譯輸出所需的最少單字編輯操作數(shù)量。這些自動評估指標(biāo)的主要優(yōu)點(diǎn)是可以快速評估大量機(jī)器翻譯輸出，而且不受個人偏見的影響，但也有一定局限性。例如，可能無法完全捕捉語義上的微妙差異或者文本的不同表達(dá)方式。因此，自動評估通常與人工評估結(jié)合使用，以獲得更完善的機(jī)器翻譯的質(zhì)量評價。每種評估方法都有其優(yōu)勢和局限性，不同的方法可能更適合不同的應(yīng)用場景和需求。綜合使用多種評估方法可以更全面反映機(jī)器翻譯的性能。

7.2文本摘要文本摘要（TextSummarization）是一個將長篇文本中的關(guān)鍵信息提煉出來形成簡短摘要的過程，旨在保留原始文本的中心意義和要點(diǎn)。在原始文本中提煉出關(guān)鍵信息，形成摘要這一過程可以是自動完成的，即利用計算機(jī)程序自動分析原始文本內(nèi)容，自動生成摘要。文本摘要按輸出類型可分為兩類。第一類是抽取式摘要，摘要由原始文本中抽取的一系列句子組成；第二類是抽象式摘要，通過理解原文語義并用全新語言表達(dá)核心內(nèi)容。

7.2.1抽取式摘要抽取式摘要方法通過從原始文本中抽取關(guān)鍵詞、關(guān)鍵句來組成一個精練的摘要。這種方法側(cè)重挑選出能夠代表文本主旨的句子，并按邏輯順序組合，以傳達(dá)核心信息。因?yàn)槌槿∈秸苯永迷牡谋硎觯ǔＤ軌蛏奢^為準(zhǔn)確和可靠的摘要，因此其被廣泛使用?；谛畔z索的抽取式摘要是一種通過分析原始文本中的關(guān)鍵詞，并利用這些信息來組成摘要的方法。這種方法通常包括以下步驟。第1步，預(yù)處理。對原始文本進(jìn)行預(yù)處理，包括分句、分詞、去除停用詞等操作，為進(jìn)一步分析做準(zhǔn)備。第2步，關(guān)鍵詞抽取。使用TF-IDF或其他算法評估每個詞的重要性，以此識別出原始文本中的關(guān)鍵詞。第3步，句子評分。根據(jù)關(guān)鍵詞在各個句子中的出現(xiàn)頻率和分布，為每個句子評一個分?jǐn)?shù)?？梢允褂肙kapiBM25等不同的評分機(jī)制來衡量句子的重要性。第4步，組成摘要。根據(jù)句子的評分，選擇評分最高的句子組成摘要?？梢栽O(shè)置摘要的長度或句子數(shù)量限制，以滿足特定的要求。下面是一個基于信息檢索的抽取式文本摘要生成的例子。

例7.3利用抽取式摘要生成方式對文本“ArtificialIntelligence(AI)isintelligencedemonstratedbymachines,unlikethenaturalintelligencedisplayedbyhumansandanimals,whichinvolvesconsciousnessandemotionality.Thedistinctionbetweentheformerandthelattercategoriesisoftenrevealedbytheacronymchosen.‘Strong’AIisusuallylabelledasAGI(ArtificialGeneralIntelligence)whileattemptstoemulate‘natural’intelligencehavebeencalledANI(ArtificialNarrowIntelligence).LeadingAItextbooksarerecommendedinthestudyofAI.”進(jìn)行文本摘要生成。抽取式摘要因其能夠提供簡潔和準(zhǔn)確的摘要而成為信息檢索和文檔管理中的重要工具。它通過從原始文本中抽取關(guān)鍵詞來形成摘要，滿足了用戶快速獲取信息的需求，并且為數(shù)據(jù)抽取技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展提供了新思路。然而，抽取式摘要也面臨著一些挑戰(zhàn)和局限性，具體如下。（1）原始文本理解：自動抽取關(guān)鍵句子時，可能難以完全理解原始文本的主旨和邏輯結(jié)構(gòu)。（2）句子連貫性：抽取的句子可能在語義上不夠連貫，導(dǎo)致組成的摘要讀起來不夠流暢。（3）多樣性和覆蓋度：摘要可能無法全面抽取原文的所有要點(diǎn)，或者在不同主題的平衡上存在偏差。為了戰(zhàn)勝這些挑戰(zhàn)，研究人員和開發(fā)者正在不斷探索和改進(jìn)抽取式文本摘要的方法，方法如下。（1）改進(jìn)算法：開發(fā)更先進(jìn)的算法來更好地理解文本內(nèi)容和上下文，提高句子選擇的準(zhǔn)確性。（2）增強(qiáng)模型：利用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)訓(xùn)練模型來更全面地捕捉原文的意圖和結(jié)構(gòu)。（3）優(yōu)化評估：通過持續(xù)優(yōu)化摘要質(zhì)量的評估標(biāo)準(zhǔn)和方法，確保摘要的質(zhì)量和多樣性。通過這些努力，抽取式摘要能夠更加有效地滿足用戶對信息獲取的需求，并在各種應(yīng)用場景中發(fā)揮更大的作用。持續(xù)的研究與改進(jìn)將推動這一技術(shù)向更智能、更精準(zhǔn)的方向發(fā)展。

7.2.2抽象式摘要抽象式摘要是一種先進(jìn)的文本處理技術(shù)，它的目標(biāo)是生成一個既簡短又精確的摘要，同時還要易于理解。這種類型的摘要不僅要捕捉原始文本的核心要點(diǎn)，而且還要易于讀者快速把握原始文本的主旨。與抽取式摘要簡單地從原文中抽取關(guān)鍵句子或段落不同，抽象式摘要需要更深層次的語義理解和創(chuàng)造性的文本生成。以下是抽象式摘要的主要步驟。

第1步，理解原始文本。使用自然語言處理（NLP）技術(shù)，如詞性標(biāo)注、句法分析和語義分析，來理解原始文本的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)。第2步，確定主要信息。識別原始文本中的關(guān)鍵概念、事件、人物和時間等，確定哪些信息是主要信息。第3步，生成摘要。根據(jù)理解的原文和確定的主要信息，使用語言生成模型創(chuàng)建新的、連貫的句子，并以簡潔的方式傳達(dá)原文的核心意義，以此生成摘要。第4步，優(yōu)化和校正。對生成的摘要進(jìn)行后處理，以確保摘要語法正確、邏輯連貫，并且沒有遺漏任何主要信息。抽象式摘要面臨的挑戰(zhàn)在于，它要求系統(tǒng)不僅要理解文本的表層意義，還要捕捉其深層含義，并能創(chuàng)造性地表達(dá)這些內(nèi)容。這通常需要依賴復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，尤其是