什么是论文摘要论文摘要是对论文的内容不加注释和评论的简短陈述，要求扼要地说明研究工作的目的、研究方法和最终结论等，重点是结论，是一篇具有独立性和完整性的短文，根据内容的不同，摘要可分为以下三大类：报道性摘要、指示性摘要和报道指示性摘要。报道性摘要也常称作信息性摘要或资料性摘要， 其特点是全面、简要地概括论文的目的、方法、主要数据和结论。或者简要提炼段旨句，并达到扼要并逻辑的揭示论文全
文章目录一、算法思想二、python代码实现三、TextRank算法使用1、textrank4zh模块的安装2、实例介绍总结参考资料： 文本关键词抽取、文本摘要生成是自然语言处理（NLP）的应用之一，一定会对我们的生活产生巨大影响。随着数字媒体的发展和出版业的不断增长，谁还会有时间完整地浏览整篇文章、文档、书籍来决定它们是否有用呢？值得高兴的是，这项技术已经在这里了。也就是今天我们要学习
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2024-04-29 09:44:43
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摘要算法简介摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。 Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如 MD5，SHA1，SHA512 等等。提示： 要注意摘要算法不是加密算法，不能用于加密（因为无法通过摘要反推明文），只能用于防篡改，但是它的单向计算特性决定了可以在不存储明文口令的情况下验证用户口令。如果原文内
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2024-06-28 17:10:40
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何使用CHARINDEX函数
CHARINDEX函数返回字符或者字符串在另一个字符串中的起始位置。CHARINDEX函数调用方法如下：
CHARINDEX ( expression1 , expression2 [ , start_location ] )
Expression1是要到expression2中寻找的字符中，start_location是CHARINDE
作者：姚均霖。介绍随着近几年文本信息的爆发式增长，人们每天能接触到海量的文本信息，如新闻、博客、聊天、报告、论文、微博等。从大量文本信息中提取重要的内容，已成为我们的一个迫切需求，而自动文本摘要（automatic text summarization）则提供了一个高效的解决方案。根据Radev的定义[3]，摘要是“一段从一份或多份文本中提取出来的文字，它包含了原文本中的重要信息，其长度不超过或远
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2024-08-20 14:13:49
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今天回顾了一下检索部分的内容，写在这里和大家分享，有错误的地方请不吝指正。（挑一些觉得重要的点讲） 1、 考虑在线性表和散列表上的检索 2、 用ASL来表示检索的平均效率，要考虑失败和成功两种可能 3、 基于线性表的检索： 1） 顺序检索：对于一个有n元素的线性表，成功为, 失败为（设置了一个监视哨），平均为 2） 二分检索：前提条件是线性表有序，复杂度为，伪代码
目录列表创建列表字面量语法list()创建数值列表在列表中添加元素在列表末尾添加元素在列表中插入元素从列表中删除元素使用del语句删除元素使用方法pop()删除元素根据值删除元素组织列表使用sort()对列表进行永久性排序使用函数sorted()对列表进行临时排序操作列表遍历列表复制列表元组创建元组修改元组变量理解列表的可变性列表创建列表字面量语法>>> numbers = [1
一、文本摘要(Document Summarization，Toolkit工具) 文本摘要是指通过各种技术，对文本或者是文本集合，抽取、总结或是精炼其中的要点信息，用以概括和展示原始文本(集合)的主要内容或大意。作为文本生成任务的主要方向之一，从本质上而言，这是一种信息压缩技术。 文本摘要的
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2023-07-21 15:20:36
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最近总算是忙完了毕业论文的事情，也放松了一段时间，很久没有写博客了。之前逛Medium有收藏了很多有意思的文章，就做个搬运和大家一起学习。这篇文章主要介绍的是作者做的一个对多种语言的邮件进行无监督摘要抽取的项目，非常详细。文本摘要也是非常有意思的NLP任务之一，可能之后会涉及相关的项目，所以就先提前学习啦~A Glance at Text Summarization文本摘要对于人类来说是非常简单的
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2023-12-29 15:37:00
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bert中文文本摘要代码写在最前面关于BERT使用transformers库进行微调model.py自定义参数激活函数geluswish定义激活函数字典BertConfig类参数配置vocab_size_or_config_json_filefrom_dict方法（from_json_file时调用）from_json_file方法一系列方法BertEmbeddings类：embeddings层
本文介绍TextRank算法及其在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要中的应用。TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank，并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域
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2024-01-16 17:38:50
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中文单文档摘要技术，区别于中文多文档摘要技术。那什么又是中文单文档摘要呢？就是对单篇文章自动抽取出内容摘要。更多内容，请查询相关文档。闲言少叙，直奔主题，我是宋鹏举。 一、基于特征的方法 可以考虑如下特征来进行文档摘要的生成，包括：文章标题（比如文章标题中出现的词具有较高的权重）、段落的位置（比如文章的首段和尾段具有较高的权重）、段落的特定句子（比如段落的首句和第二句具有较高的权重）、句式的类型
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2024-05-27 12:19:20
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文本摘要的目标是将长文本进行压缩、归纳和总结，从而形成具有概括性含义的短文本。根据文档个数的不同，文本摘要任务可以分为单文档摘要和多文档摘要。根据摘要方法的不同，文本摘要任务又可以分为抽取式方法和生成式方法。由于抽取式方法发展较早，且目前技术较为成熟，因此在业界被广泛的应用。本文首先介绍抽取式方法的发展历史及其最新研究进展，下一篇将介绍生成式方法的历史及进展情况。抽取式方法（如图1）
在信息时代，获取知识变得至关重要。然而，有时候信息的数量是如此之大，以至于人类无法有效处理。这就是人工智能（AI）能够做出贡献的地方。通过AI，我们可以快速地找到并理解文章的核心观点和重要信息。下面将介绍一些最受欢迎的AI网页内容摘要工具，以及它们的特点和优势。Pocket、TLDR、SummarizeBot、Resoomer、StikiPad、TextTeaser、Ezysum、GistNote
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2024-05-31 17:26:58
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TextRank文档摘要思想：借用pagerank的思路，把词和句看成”顶点”，把他们的共现看成”边”，可以认为，存在共现关系，即可视为一种”推荐”，通过迭代，使得到更多推荐的节点取得更高的分值，用以提取关键词、关键句子。pagerank算法
某网页Vi的得分，由两个部分构成，其中1-d是为防止出现零值，d右边的部分，是引用该网页的各网页Vj的投票之和，投票值等于该网页的打
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2024-05-12 18:11:17
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bert中文文本摘要代码写在最前面关于BERT使用transformers库进行微调load_data.py自定义参数collate_fn函数BertDataset类主函数tokenizer.py创建词汇表encode函数decode函数 ?你好呀！我是 是Yu欸 ? 2024每日百字篆刻时光，感谢你的陪伴与支持 ~
? 欢迎一起踏上探险之旅，挖掘无限可能，共同成长！ 写在最前面熟悉ber
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2024-05-09 11:05:35
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抽取式（套用链接一说法）概括性含义的短文本。根据文档个数的不同，文本摘要任务可以分为单文档摘要和多文档摘要。根据摘要方法的不同，文本摘要任务又可以分为抽取式方法和生成式方法。由于抽取式方法发展较早，且目前技术较为成熟，因此在业界被广泛的应用。直接从原文中选择若干条重要的句子，并对它们进行排序和重组而形成摘要的方法。通常而言，抽取式方法可以分为两大类：无监督抽取式方法和有监督抽取式方法。
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2024-01-27 14:05:37
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互联网时代信息爆炸式增长，人们面对越来越多的信息无法一一阅读，而文本自动摘要技术可以一定程度上缓解这个问题。摘要就是一篇文章的核心部分信息，文本自动摘要技术分抽取式摘要和生成式摘要，前者是在原文中挑选一定比例的句子拼凑成一个摘要，后者更接近人为的总结式简写一篇文章。目前越来越多的研究者使用深度神经网络来研究生成式摘要技术，但是难度也挺大，效果有限。本文的方法是使用基于启发式规则的算法实现了一个抽
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2023-12-23 19:41:54
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文本摘要是一种从一个或多个信息源中抽取关键信息的方法，它帮助用户节省了大量时间，用户可以从摘要获取到文本的所有关键信息点而无需阅读整个文档。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要方法是指针对单个文档，对其内容进行抽取总结生成摘要；多文档摘要方法是指从包含多份文档的文档集合中生成一份能够概括这些文档中心内容的摘要按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要从源文档中抽取
bert中文文本摘要代码写在最前面关于BERT使用transformers库进行微调train.py自定义参数迭代训练验证评估更新损失绘图主函数test.pytop_k或top_p采样sample_generate函数generate_file函数主函数 ?你好呀！我是 是Yu欸 ? 2024每日百字篆刻时光，感谢你的陪伴与支持 ~
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2024-03-15 06:25:07
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