咨询：基于文章副标题的抽取式文本摘要模型构建方案

方案一：规则+预训练句嵌入（新手首选，低成本） #

这是最适合你的入门方案，无需标注数据，实现简单，完全满足按板块抽取的需求：

• 步骤1：文本结构化拆分：先把文章按副标题分割成独立内容块，比如用正则匹配副标题格式（如## 副标题这类Markdown格式），或者从结构化文档（如Word、PDF）中直接提取副标题对应的文本段落。
• 步骤2：句子向量生成：用轻量预训练句嵌入模型（比如sentence-transformers库的all-MiniLM-L6-v2），为每个板块的整体文本和板块内的每个句子生成向量。
• 步骤3：关键句筛选：计算每个句子与所在板块整体文本的余弦相似度，取相似度最高的1-2个句子作为该板块的关键句。
• 代码示例：

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util

# 加载预训练模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

# 示例：某个副标题下的句子列表
block_sentences = ["频繁清嗓子可能是咽喉黏膜受刺激的表现。", "长期清嗓会加重咽喉部损伤。", "过敏是引发清嗓欲望的常见原因之一。"]
# 生成板块整体的向量
block_embedding = model.encode(" ".join(block_sentences), convert_to_tensor=True)
# 生成每个句子的向量
sentence_embeddings = model.encode(block_sentences, convert_to_tensor=True)

# 计算相似度并筛选Top2句子
cos_scores = util.cos_sim(sentence_embeddings, block_embedding)[0]
top_indices = cos_scores.argsort(descending=True)[:2]
selected_sentences = [block_sentences[i] for i in top_indices]

方案二：微调BERT做板块内句子分类（精度提升可选） #

如果你有少量标注数据（比如标注几个板块的关键句），可以用BERT做句子级分类来提升精度：

• 标注方式：把每个副标题板块作为样本，给板块内的每个句子打标签（1=关键句，0=非关键句），可以把副标题拼接在句子前，让模型明确板块主题。
• 模型微调：用BERT-base这类基础模型，做二分类任务训练，优化目标用交叉熵损失。
• 推理阶段：对每个板块的句子，用微调后的模型预测得分，取Top1-2高分句子。

方案三：大模型零样本抽取（快速验证需求） #

如果能调用大模型API（或部署开源大模型），可以用结构化提示实现零样本抽取：

• 提示词模板：针对每个板块，构造如下提示：

请从以下文本中抽取1-2个最能代表「Urge to clear throat」主题的关键句子：
[此处插入该副标题下的全部文本]

• 调用模型：把提示词传入GPT-3.5、Llama 2等大模型，直接获取抽取结果。

新手建议 #

优先从方案一开始落地，能快速完成功能验证；如果后续需要更高的语义精度，再根据是否有标注数据选择方案二或三。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zkant R.