短文本自动摘要算法研究文献综述

#短文本自动摘要算法研究
摘要：随着互联网技术的快速发展和信息量的爆炸式增长，人们每天都面临着海量文本信息的冲击。

如何从海量信息中快速获取关键信息成为了亟待解决的问题。

自动文摘技术作为自然语言处理领域的重要分支，为解决信息过载问题提供了有效途径。

短文本自动摘要，旨在为长度较短的文本生成简洁、准确的摘要，近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。

本文首先介绍了自动文摘和短文本自动摘要的基本概念，并对短文本的特点和挑战进行了分析；然后，对国内外短文本自动摘要算法的研究现状进行了综述，重点介绍了基于抽取式和生成式的短文本自动摘要方法，并对不同方法的优缺点进行了比较；最后，对短文本自动摘要技术未来可能的发展方向进行了展望。

关键词：自动文摘；短文本；自然语言处理；深度学习；信息抽取

随着互联网和移动互联网的普及，信息传播速度呈指数级增长，人们每天都面临着海量文本信息的冲击。

如何从海量信息中快速高效地获取关键信息成为了亟待解决的问题。

自动文摘技术作为自然语言处理领域的重要分支，为解决信息过载问题提供了有效途径，其旨在利用计算机自动地从原始文本中提取出关键信息，生成简洁、流畅、保留原文主要内容的摘要。

传统的自动文摘技术主要针对长文本，例如新闻报道、科技文献等，而对于微博、评论、聊天记录等短文本的摘要研究相对较少。