正文
自动文摘要解决的问题描述很简单，就是用一些精炼的话来概括整篇文章的大意，用户通过阅读文摘就可以了解到原文要表达的意思。问题包括两种解决思路，
一种是extractive，抽取式的
，从原文中找到一些关键的句子，组合成一篇摘要；
另外一种是abstractive，摘要式的
，这需要计算机可以读懂原文的内容，并且用自己的意思将其表达出来。现阶段，相对成熟的是抽取式的方案，有很多很多的算法，也有一些baseline的测试，但得到的摘要效果差强人意，对后者的研究并不是很多，人类语言包括字、词、短语、句子、段落、文档这几个level，研究难度依次递增，理解句子、段落尚且困难，何况是文档，这是自动文摘最大的难点。
引：
自动文摘的方法主要分为两大类，extractive和abstractive。前者是目前最主流、应用最多、最容易的方法，后者相对来说更有一种真正人工智能的味道。还有另外一种分类方法是，单文档摘要和多文档摘要，前者是后者的基础，但后者不只是前者结果简单叠加那么简单。本文只介绍单文档的extractive方法。
Extractive （抽取式）Summarization
抽取式的方法基于一个假设，
一篇文档的核心思想可以用文档中的某一句或几句话来概括。那么摘要的任务就变成了找到文档中最重要的几句话，也就是一个排序的问题。
排序是一个非常经典的问题，也是一个非常多解决方案的问题。比如：Google根据用户的query生成的网页列表，就是一个排序之后的结果；再比如Amazon的推荐系统推荐给用户的N个可能感兴趣的产品，也都是通过算法做了排序输出的。
排序针对不同的问题，需要提出不同的指标，比如有的应用关心的是相关性，有的关心的是时效性，有的关心的是新颖性等等，在这个层面上来讨论排序，会有不同的模型。
一般的抽取式摘要问题，会考虑相关性和新颖性两个指标。相关性是指摘要所用的句子最能够代表本文档的意思，而新颖性是指候选句子包含的冗余信息要少，尽可能每句话都可以独立地表达出一种独立的意思。
下面简单介绍一些思路。
1.预处理
NLP任务的标准流程中第一步都是预处理，将拿到的文本做分句，这里有两种可能性，一是用句点或者其他可以表达一句话结尾的符号作为分隔，另外一种是用逗号作为分隔符获取句子。
2.词、句表示
这一步的思路是：将词、句子表示成计算机能理解的量，然后计算一些指标进行排序。这个地方也是各种算法、模型最大的不同之处：
（1）Bag Of Words。词袋模型将词定义为一个维度，一句话表示成在所有词张成的空间中的一个高维稀疏向量。
（2）TFIDF。可以理解为带权重的词袋模型，计算出每个词的TFIDF值，作为该词的权重。
（3）LDA/LSI。将整篇文档利用TFIDF模型表示成一个矩阵，做SVD降维分解，生成两个矩阵，一个是文档-话题矩阵、另一个是词-话题矩阵。得到词-话题矩阵之后，可以得到句子-话题矩阵。
（4）Word Embedding。Tomas Mikolov提出的Word2Vec，用了很多技巧和近似的思路让word很容易地表示成一个低维稠密向量，在很多情况下都可以达到不错的效果。词成为了一个向量，句子也可有很多种方法表示成一个向量。
3.排序
这里介绍两种常见的方法。
（1）基于图排序
将文档的每句话作为节点，句子之间的相似度作为边权值构建图模型，用pagerank算法进行求解，得到每个句子的得分。
