无监督文本摘要（Unsupervised Summarization）是一种自然语言处理任务，旨在在没有人工标注的摘要数据（如没有给定摘要样本作为训练参考）的情况下，自动从文本中提取或生成摘要。它主要依赖文本自身的特征，如词频、句子位置、语义相似性等来确定文本的关键内容，从而生成简洁、能够代表原文主要思想的摘要。

主要方法

• 词频统计法：这种方法基于一个简单的假设，即文本中出现频率高的词往往是重要的词。例如，在一篇新闻报道中，反复出现的人名、地名、事件名称等高频词可能是关键信息。通过计算词频，选取包含高频词的句子来构成摘要。不过，这种方法的局限性在于，一些停用词（如“的”、“是”、“在”等）也可能是高频词，但对摘要没有实际意义。
• 句子位置法：一般认为，文本开头和结尾的句子更有可能包含重要内容。例如，在学术论文中，开头通常会介绍研究背景和目的，结尾会总结研究成果和结论。因此，可以按照一定的比例选取文本开头和结尾的句子作为摘要。但这种方法忽略了中间部分可能存在的关键信息，对于结构复杂或非传统结构的文本效果不佳。
• TextRank算法：它是一种基于图的排序算法，类似于PageRank算法在网页排序中的应用。在文本摘要中，将句子看作节点，句子之间的相似度（通过词汇重叠、语义相似等方式衡量）看作边的权重。通过迭代计算每个句子的重要性得分，得分高的句子被选作摘要。例如，对于一篇科技文章，TextRank算法会根据句子之间的语义关联，找出那些与其他重要句子联系紧密的句子作为摘要。

基于深度学习的方法

• 自动编码器（Auto - Encoder）：自动编码器由编码器和解码器两部分组成。在无监督文本摘要中，编码器将文本句子编码为一个低维的语义表示，解码器再将这个语义表示解码为摘要句子。例如，对于一段新闻文本，编码器可以将句子中的语义信息压缩到一个潜在空间，解码器从这个潜在空间中生成简洁的摘要句子。但是，自动编码器生成的摘要可能存在语法错误或语义不连贯的问题。
• 变分自编码器（VAE）：VAE在自动编码器的基础上，对潜在空间进行概率建模。它可以更好地处理文本的不确定性和多样性，生成质量更高的摘要。例如，在处理包含多种观点的评论性文本时，VAE能够根据文本的潜在语义分布生成更准确地反映不同观点的摘要。
• 无监督序列到序列（Seq2Seq）模型：这种模型在无监督文本摘要任务中，通过对输入文本进行重建来学习文本的内在结构和语义。例如，将文本中的句子打乱顺序，然后让模型重新排列句子并生成摘要。模型通过学习文本的语义连贯性和句子之间的逻辑关系，在没有监督标签的情况下生成摘要。不过，这类模型需要大量的文本数据进行训练，并且训练过程可能比较复杂。

应用场景与优势

• 新闻聚合：从大量的新闻文章中提取摘要，快速为用户提供新闻要点。例如，新闻聚合网站可以使用无监督文本摘要技术，将不同来源的新闻进行摘要，使用户能够在短时间内浏览众多新闻的主要内容。
• 文档管理：在企业或机构的文档管理系统中，对文档进行自动摘要，方便用户快速了解文档的核心内容。例如，对于企业内部的报告、备忘录等文档，通过无监督摘要技术，员工可以更快地筛选出与自己工作相关的重要文档。
• 信息检索：作为信息检索系统的一部分，帮助用户快速判断检索到的文档是否符合自己的需求。例如，在学术文献数据库中，用户可以通过阅读文献摘要来初步判断文献是否与自己的研究课题相关，无监督文本摘要技术可以提高摘要生成的效率，覆盖更多的文献。

• 无需标注数据：最大的优势在于不需要人工标注的摘要数据，这在实际应用中可以节省大量的人力和时间成本。尤其是对于大规模的文本数据，获取标注摘要可能非常困难。
• 对新领域和新文本类型的适应性：由于不依赖于特定的标注数据和领域知识，无监督文本摘要方法更容易应用于新的领域和新的文本类型。例如，对于新兴的技术领域或小众的文学体裁，无监督方法可以直接对文本进行处理，而不需要等待收集和标注相关的摘要数据。