【实例简介】中文自动文摘，基于jieba分词，全Java代码。给定文本输出自定义长度的文摘。【实例截图】【核心代码】abstracts-jieba
└── abstracts-jieba
├── bin
│ ├── abstracts
│ │ ├── AbstractEntrance.class
│ │ ├── AbstractMain.class
│ │ └── fi
转载
2023-06-13 22:29:49
202阅读
1评论
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
任务描述: 自动摘要是指给出一段文本，我们从中提取出要点，然后再形成一个短的概括性的文本。自动的文本摘要是非常具有挑战性的，因为当我们作为人类总结一篇文章时，我们通常会完整地阅读它以发展我们的理解，然后写一个摘要突出其要点。由于计算机缺乏人类知识和语言能力，
它使自动文本摘要成为一项非常困难和艰巨的任务。自动摘要通常分为抽取式摘要和生成式摘要，区别在于抽取摘要选择原文中若干句子作为只要，而生成式摘
一、概述自动摘要可以从很多角度进行分类，例如单文档摘要／多文档摘要、单语言摘要／跨语言摘要等。从技术上说，普遍可以分为三类： i. 抽取式摘要（extractive），直接从原文中抽取一些句子组成摘要。本质上就是个排序问题，给每个句子打分，将高分句子摘出来，再做一些去冗余（方法是MMR）等。这种方式应用最广泛，因为比较简单。经典方法有LexRank和整数线性规划（ILP）。 Lex
自动文摘技术概要文本自动文摘（automatic summarization/abstracting）是利用计算机自动实现文本分析、内容归纳和摘要自动生成的技术。 在目前的研究中，已经有很多技术被用于解决文本的自动摘要生成。有的研究针对文档中所包含的句子进行排序，使用句子权重较大的句子构成文档的摘要；也有的研究将自动摘要生成问题视为对文档中的句子进行多分类的问题，利用统计学习的方法对文档中的
1 相关背景 维基百科对自动摘要生成的定义是, “使用计算机程序对一段文本进行处理, 生成一段长度被压缩的摘要, 并且这个摘要能保留原始文本的大部分重要信息”. 摘要生成算法主要分为抽取型(Extraction-based)和概括型(Abstraction-based)两类. 传统的摘要生成系统大部分都是抽取型的, 这类方法从给定的文章中, 抽取关键的句子或者短语, 并重新拼接成一小段摘要, 而不
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。
TensorFlow 自动文本摘要生成模型textsum: Text summarization with TensorFlow | Google Research Blog(文/ 谷歌大脑软件工程师 Peter Liu) 每天，人们都依靠大量的信息源，来获取信息，从新闻报道到社交媒体帖子再到搜索结果。能够针对长文本自动生成精确摘要的机器学习模型对于以压缩形式处理大量信息是非常有用的，
一、动机篇
1.1 什么是文本摘要？ 文本(自动)摘要是利用计算机自动地将文本(或文档集合)转换成简短摘要的一种信息压缩技术。 一般而言，生成的简短摘要必须满足信息量充分、能够覆盖原文的主要内容、冗余度低和可读性高等要求。
1.2 文本摘要技术有哪些类型？ 从不同的角度文本自动摘要技术可以被划分为不同的类型。 按照摘要的功能划分： 指示型摘要(indicative)——仅提供输入文档(或文档集
转载
2023-09-05 16:09:48
166阅读
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
文本自动摘要（自动文摘）Text Summarization 指自动地从原始文档中提取摘要，摘要是全面准确地反映该文档中心内容的简单连贯的短文。应用学术文献、 会议记录、 电影剧本、学生反馈、软件代码、 直播文字评价指标人工评价时间成本太高，效率太低自动评价给定参考摘要作为标准答案，通过制定一些规则来给生产的摘要打分。ROUGE 系统（Recall-Oriented Understudy for
自动摘要生成技术，尤其是多文档摘要的研究目前来说一直深受关注。从定义上来说，多文档摘要就是将同一主题下的多个文本描述的主要信息按压缩比提炼出一个文本的自然语言处理技术。从应用上来说，一方面，在互联网上使用搜索引擎时候，搜索同一主题的文档往往会返回成千上万的网页，如果将这些网页形成一个统一的、精炼的、能够反映主要信息的摘要必然具有重要的意义。另一方面，对于互联网上某一新闻单位针对同一事件的报道会
转载
2023-08-03 14:46:13
45阅读
python内容总结1 python基础语法1.1python标识符1.2python保留字1.3严格的行和缩进1.4 多行语句1.5.Python 引号1.6Python注释1.7同一行显示多条语句1.8print 换行输出和不换行输出1.9 import 与 from...import2 python变量类型和运算符2.1.标准数据类型2.1.1Number（数字）2.1.2 String（
转载
2023-10-08 09:00:12
250阅读
# 使用Python实现文本自动摘要
## 简介
在本文中，我将教你如何使用Python实现文本自动摘要。文本自动摘要是一种将长篇文章或文档转化为简洁摘要的技术。通过自动摘要，我们可以从大量文本中提取关键信息，节省时间和提高效率。
## 流程概览
首先，让我们来看一下整个实现文本自动摘要的流程。下表展示了实现该功能所需的步骤。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
|
原创
2023-10-14 11:04:43
362阅读
文本自动摘要经历几十年的研究,主要采用以下四种方法:基于统计的自动摘要、基于理解的自动摘要、基于信息抽取的自动摘要和基于结构的自动摘要。 4.1基于统计的自动摘要基于统计的自动摘要也称为自动摘录,是将文本视为句子的线性序列,将句子视为词的线性序列。包括以下步骤:(1)原始文本处理:按照计算机能够识别的形式输入文本信息,比如:键盘输入、手写录入、文本扫描、图形识别、语音识别等。(2)词语权重计算:对
转载
2010-01-27 15:51:00
182阅读
2评论
文本自动摘要经历几十年的研究,主要采用以下四种方法:基于统计的自动摘要、基于理解的自动摘要、基于信息抽取的自动摘要和基于结构的自动摘要。4.1基于统计的自动摘要基于统计的自动摘要也称为自动摘录
原创
2023-05-10 15:03:31
137阅读
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
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
转载
2023-07-21 15:20:36
303阅读
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
JDK 包含一个很有用的工具，叫做javadoc, 它可以由源文件生成一个 HTML 文档。联机 API 文档就是通过对标准 Java 类库的源代码运行 javadoc 生成的。如果在源代码中添加以专用的定界符 /**开始的注释， 那么可以很容易地生成一个文档。这种方式可以将代码与注释保存在一个地方，所以在修改源代码的同时， 重新运行 javadoc 就可以轻而易举地保持两者的一致性。注释的插入j
转载
2023-07-19 14:01:14
144阅读
