一、TextRank原理TextRank是一种用来做关键词提取的算法，也可以用于提取短语和自动摘要。因为TextRank是基于PageRank的，所以首先简要介绍下PageRank算法。1. PageRank算法 PageRank设计之初是用于Google的网页排名的，以该公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经
的方法主要有两种：Extraction和Abstraction。其中Extraction是抽取式自动文摘方法，通过提取文档中已存在的关键词，句子形成摘要；Abstraction是生成式自动文摘方法，通过建立抽象的语意表示，使用自然语言生成技术，形成摘要。由于生成式自动摘要方法需要复杂的自然语言理解和生成技术支持，应用领域受限。所以本人学习的也是抽取式的自动文摘方法。 目前主要方法有：基于统计：统
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2024-06-22 21:40:01
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作者：HelloGitHub-追梦人物博客文章的模型有一个 excerpt 字段，这个字段用于存储文章的摘要。目前为止，还只能在 django admin 后台手动为文章输入摘要。每次手动输入摘要比较麻烦，对有些文章来说，只要摘取正文的前 N 个字符作为摘要，以便提供文章预览就可以了。因此我们来实现如果文章没有输入摘要，则自动摘取正文的前 N 个字符作为摘要，这有两种实现方法。覆写 sa
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2024-08-14 09:54:28
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标题由于进行数据抽取时，必须顺便清洗数据，所以实现一个简单的抽取式摘要生成算法，来进行摘要的生成，这里我用java实现了TextRank算法。TextRank算法思想与PageRank一样，textrank算法给每一个句子一个权重，然后根据一个句子与其他句子的相似程度，将自己的权重按相似程度分配给其他句子，为了避免某一个句子的权重变为0，则需要加一个调和参数，进行平滑。 具体的公式为： 等式左边表
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2024-04-20 21:54:51
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# 使用 BART 模型进行内容摘要的完整指南
在今天的文章中，我们将一起探讨如何使用 BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 模型来进行内容摘要。BART 是一种强大的预训练模型，广泛应用于自然语言处理任务，包括文本摘要。
下面，我们将通过一个步骤表来为你展示整个流程，并逐步深入每个步骤的具体实现。
## 步骤流程表
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Alibaba笔试题：给定一段产品的英文描述，包含M个英文字母，每个英文单词以空格分隔，无其他标点符号；再给定N个英文单词关键字，请说明思路并编程实现方法String extractSummary(String description,String[] key words)，目标是找出此产品描述中包含N个关键字（每个关键词至少出现一次）的长度最短的子串，作为产品简介输出。（不限编程语言）20分。
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2024-05-22 20:07:23
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TextRank算法完成摘要提取 一、实验简介 1.1 实验内容 上节实验我们完成了一个简单的“关键字提取”算法，初步了解了自然语言处理。本节实验，我们将实现TextRank算法完成新闻摘要提取。 1.2 实验知识点Python基础知识TextRank算法 1.3 实验环境Xfce终端python3 1.4 实验结果 我们最终获取了与上一节实验不同摘要The PHE website and ap
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2023-10-11 22:42:26
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一、（Open systems interconnection）OSI参考模型1、网络：就是将分布在不同地理位置，具有独立功能的终端，通过通信线路和通信设备相互连接起来，进行数据通信，实现资源共享。2、LAN（Local Area Network）---------------------------局域网MAN（Metropolitan Area Network）---------------城
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2024-10-21 18:14:03
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分类问题的优化过程是一个损失函数最小化的过程，对应的损失函数一般称为logloss，对于一个多分类问题，其在N个样本上的logloss损失函数具有以下形式： 其中，yi(n)代表第n个样本是否属于第i个类别，取值为0或1，f(x(n))i代表分类模型对于第n个样本属于第i个类别的预测概率。将上面的式子稍作简化就可以得到我们常见的二分类问题下的损失函数，在这里不做展开，我们下面的讨论也都对于更为一
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2024-07-10 15:29:47
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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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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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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）
最近阅读了有关文本分类的文章，其中有一篇名为《Adversarail Training for Semi-supervised Text Classification》, 其主要思路实在文本训练时增加了一个扰动因子，即在embedding层加入一个小的扰动，发现训练的结果比不加要好很多。模型的网络结构如下图： 下面就介绍一下这个对抗因子r的生成过程：在进入lstm网络前先进行从w到v的计
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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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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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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