大型语言模型的抽取式摘要：兼具传统模型的精华与革新模型的优势

文本摘要是一项重要的自然语言处理任务，其目的是从一篇长的文本中提取出重要的信息，并生成一篇较短的摘要。文本摘要可以应用于各种领域，如信息检索、机器翻译、问答系统等。

文本摘要主要分为两类：抽取式文本摘要和生成式文本摘要。抽取式文本摘要是从源文本中提取出重要信息，并组合成摘要。生成式文本摘要则是通过机器学习模型生成新的文本，作为摘要。

传统上，抽取式文本摘要的方法主要有：

• 基于图的抽取式摘要方法：将文本表示为一个图，然后使用图算法来提取重要的句子。
• 基于句子的抽取式摘要方法：将文本中的句子表示为向量，然后使用机器学习模型来提取重要的句子。
• 基于关键词的抽取式摘要方法：从文本中提取出关键词，然后使用关键词来生成摘要。

这些传统方法在文本摘要任务上取得了良好的效果，但是也存在一些缺点。例如，基于图的抽取式摘要方法需要对文本进行复杂的预处理，基于句子的抽取式摘要方法需要大量的数据来训练机器学习模型，基于关键词的抽取式摘要方法无法提取出文本中的深层信息。

为了克服这些缺点，近年来出现了许多新的抽取式文本摘要方法。这些新方法大多基于大型语言模型（LLM），如BERT和GPT-3。LLM可以对文本进行深入的理解，并提取出文本中的重要信息。

例如，这篇论文中介绍的模型就是一种基于BERT的抽取式文本摘要模型。该模型首先使用BERT对文本进行编码，然后使用一个注意力机制来提取重要的句子。最后，该模型将这些句子组合成摘要。

这篇论文还介绍了另一种抽取式文本摘要模型，该模型结合了TextRank算法和BERT。TextRank算法是一种基于图的抽取式摘要方法，它可以从文本中提取出重要的句子。该模型将TextRank算法与BERT相结合，可以提高摘要的质量。

这两种模型都可以在文本摘要任务上取得良好的效果。但是，基于BERT的模型在摘要的质量上要优于结合了TextRank算法的模型。这是因为，BERT可以对文本进行更深入的理解，并提取出文本中的更重要信息。

总之，抽取式文本摘要是一种重要的自然语言处理任务，它可以应用于各种领域。传统上，抽取式文本摘要的方法主要有基于图的抽取式摘要方法、基于句子的抽取式摘要方法和基于关键词的抽取式摘要方法。这些方法在文本摘要任务上取得了良好的效果，但是也存在一些缺点。为了克服这些缺点，近年来出现了许多新的抽取式文本摘要方法。这些新方法大多基于大型语言模型（LLM），如BERT和GPT-3。LLM可以对文本进行深入的理解，并提取出文本中的重要信息。因此，基于LLM的抽取式文本摘要模型在摘要的质量上要优于传统方法。