自然语言处理（NLP）中的文本摘要技术可以帮助人们更快速地浏览和了解大量文本信息，同时也为自动化文本处理提供了有力支持。在此基础上，文章摘要和动态摘要成为了两种应用最为广泛的文本摘要技术。
文章摘要是指从一篇文章中提取出最重要的几句话，以便让读者快速了解文章内容；而动态摘要则是指根据用户的兴趣和需求，动态地生成相关文章的摘要。
提取文章摘要的方法通常包括文本摘要和文本概括。文本摘要是指从原始文本中提取最重要的信息，并将其转换为简洁的摘要。文本概括则是将原始文本中的内容凝缩到一个或几个句子中，以便传达文章的主要思想。
生成动态摘要的方法通常包括基于查询、基于用户、基于事件和基于话题等不同的技术。其中，基于查询的方法会根据用户的搜索请求，从相关文档中提取最相关的信息。基于用户的方法则会根据用户过去的行为和兴趣，推荐与其相关的文章。基于事件的方法则会根据当前的新闻事件，提供相关的报道和评论。基于话题的方法则会根据用户感兴趣的话题，提供相关的文章和信息。
一、文章摘要技术
文章摘要是将一篇长文本自动压缩成一个简短、准确、通顺的段落。文章摘要技术主要分为抽取式和生成式两种方法。
抽取式文章摘要
抽取式文章摘要是指从原始文本中选择最具代表性的句子或单词作为摘要内容。抽取式文章摘要的实现需要结合统计学和自然语言处理技术，常见的算法包括 TextRank、TF-IDF 等。
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种基于词频和文档频率的统计方法，用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中给定文档的重要程度。
TF-IDF算法的基本思想是：一个词语在一篇文档中出现的频率越高，同时在其他文档中出现的频率越低，则这个词语对于该文档的区分能力就越强，也就越重要。
具体来说，TF-IDF算法由两部分组成：
Term Frequency (TF)：表示某个词语在当前文档中出现的频率，计算公式为：TF = 某个词语在文章中出现的次数 / 文章的总词数。
Inverse Document Frequency (IDF)：表示包含该词语的文档数目在整个文档集合中所占的比例的对数倒数，计算公式为：IDF = log(文档总数 / 包含该词语的文档数 + 1)。
TF-IDF的最终计算公式为：TF-IDF = TF * IDF。
TF-IDF算法广泛应用于信息检索、自然语言处理等领域，并被认为是一种简单而有效的文本特征提取方法。
生成式文章摘要
生成式文章摘要是指根据原始文本生成全新的文本，并在生成的文本中提取出最能够代表原始文本含义的句子或单词作为摘要内容。生成式文章摘要依靠深度学习模型如 LSTM、Transformer 等。
LSTM（长短时记忆）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，旨在解决传统 RNN 存在的梯度爆炸和消失问题。LSTM 主要通过引入称为“门”的结构来控制信息的流动，包括输入门、遗忘门和输出门。其中输入门控制新信息进入内部记忆状态，遗忘门控制旧信息从内部状态中被丢弃，输出门则决定哪些信息将被输出。通过这些门，LSTM 可以有效地处理长期依赖任务，比如语音识别、机器翻译等。
二、动态摘要技术
相比于文章摘要，动态摘要技术更加注重对文本信息变化的处理，是一种探究文本演化规律的研究方法，广泛运用于在线舆情分析、事件跟踪等领域。
基于时间线的动态摘要
基于时间线的动态摘要技术主要是根据时间顺序对文本摘要进行变化和更新。这种方法可以直接反映文本信息变化的趋势和规律，常用的算法有SumTracker、Topic Tracking等。
SumTracker 是一种用于动态数据流的累加器算法，可用于实时计算加和或均值等聚合指标。该算法通过在内存中维护一个参数来跟踪流式数据的总和，并在需要时更新参数以反映新的输入。这个参数还可以被分解成多个部分，每个部分都对应一个子区间和，以支持更快速的查询和更新操作。
相比于传统的累加器算法，SumTracker具有更高的性能和可扩展性。它支持在线计算，并可以轻松地适应大量的输入数据和较高的数据吞吐量。此外，由于其支持分段计算，所以SumTracker还具有更好的灵活性和可调性，能够有效处理输入流的高度变化。
基于演化图的动态摘要
基于演化图的动态摘要技术主要是采用可视化手段将文本信息的演化过程呈现出来，以便更好地理解文本演化的规律，常用的算法有Storyline、EvolView等。
Storyline算法是一种用于可视化时间序列数据的布局算法，它将时间线上的事件组织成故事或叙述。该算法通过将事件分配到不同的水平位置，并在每个水平位置上对事件进行排序来创建一个相对准确的时间线布局。
Storyline算法的核心思想是使相邻的事件在时间和主题上紧密联系，并且避免事件之间的重叠。从而，Storyline算法可帮助数据可视化专业人员有效地展示复杂的时间序列数据，提高用户对数据的理解和认知能力。
总之，文章摘要和动态摘要技术是 NLP 领域中非常重要的应用技术，对于研究文本信息的整体特征和演化规律等有着不可替代的作用。
