一、Python课程简介 Python, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。 Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句
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2024-01-03 10:59:01
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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
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2023-12-08 09:57:25
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Python基础知识点总结
一、Python概述
python，本义是指“蟒蛇”。1989年的圣诞节期间，荷兰人Guido van Rossum为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序。之所以选中Python作为程序的名字，是因为他是BBC电视剧——蒙提·派森的飞行马戏团的爱好者。1.1人生苦短，我用Python
python的设计哲学
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2023-05-27 09:46:41
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一、摘要算法——hashlib模块1、算法介绍 Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等。 什么是摘要算法呢？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）。摘要算法就是通过摘要函数f()对任意长度的数据data计算出固定长度的摘要digest，目的是为了发现原始数据是否被人篡改过。摘要算
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2023-09-04 22:36:55
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项目简介：制作一个网页版的摘要提取器，这个摘要提取器可以接收一篇文章，提取这篇文章的第一句和最后一句，然后拼在一起作为摘要在网页上输出。这里使用了Ajax进行数据传输。这个Ajax非常精炼，几行代码搞定。效果如下:在输入框中粘贴一篇文章，点击提取，然后会输出这篇文章的摘要。摘要是由这篇文章的第一句话和最后一句话拼接而成。项目的结构是一个index.html模板文件，放在templates文件夹下。
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2023-10-26 11:15:12
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目前主要方法有：基于统计：统计词频，位置等信息，计算句子权值，再简选取权值高的句子作为文摘，特点：简单易用，但对词句的使用大多仅停留在表面信息。基于图模型：构建拓扑结构图，对词句进行排序。例如，TextRank/LexRank基于潜在语义：使用主题模型，挖掘词句隐藏信息。例如，采用LDA，HMM基于整数规划：将文摘问题转为整数线性规划，求全局最优解。TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排
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2023-08-30 19:58:29
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抽取式文本摘要的提取一、基于词频统计实现本文自动文本摘要（一）介绍（二）实现步骤（三）句子打分原理（四）代码实现二、word2vec+textrank 提取文本摘要（一）介绍（二）word2vec参考（三）TextRank算法（四）word2vec+TextRank基本流程 一、基于词频统计实现本文自动文本摘要（一）介绍1、依据就是词频统计实现本文自动文本摘要提取 2、文章是由句子组成的，文章的
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2024-05-17 12:43:06
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摘要算法是一种能产生特殊输出格式的算法，这种算法的特点是：无论用户输入多少长度的原始数据，经过计算后输出的密文都是固定长度的，这种算法的原理是根据一定的运算规则对原数据进行某种形式的提取，这种提取就是摘要，被摘要的数据内容与原数据有密切联系，只要原数据稍有改变，输出的“摘要”便完全不同，因此，基于这种原理的算法便能对数据完整性提供较为健全的保障
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2024-05-23 12:14:17
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# 如何实现 Python 摘要提取工具
在当今信息爆炸的时代，能够快速提取文本中的关键信息变得至关重要。本文将教你如何用 Python 实现一个简单的摘要提取工具。我们将依照下表展示整个流程，并在之后详细解释每一步的代码实现。
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的库 |
| 2 | 读取文本数据 |
| 3 | 文
原创
2024-09-11 05:28:55
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# 一、流程控制结构
# 流程控制就是计算机执行代码的顺序，控制就是对计算机执行代码的顺序进行有效的管理，实现开发过程中的业务逻辑
# 顺序流程--代码一种自上而下的执行结构，也是python默认的流程
# 选择流程--根据在某一步的判断，有选择的去执行相应的逻辑的一种结构# 分支流程--单分支--双分支--多分支 [if elif else:]
# 单分支
'''
if 条件表达式：
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2024-07-15 11:07:12
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一、准备工作主要使用第三方库sumy，先安装pip install sumy二、提取源判断sumy支持从文章文本内容和文章链接url提取摘要，这里只判断提取源是否为有效的urlimport traceback
from urllib.parse import urlparse
import requests
from sumy.nlp.stemmers import Stemmer
from su
在自然语言处理领域的研究工作中，文档的关键字提取和摘要的自动生成，都是现在研究的热门自动提取文本摘要当下最主要的方法有extractive和abstractiveExtractive Summarization 抽取式的方法基于一个假设，一篇文档的核心思想可以用文档的某一句或几句话来概括。那么这种方法提取摘要的主要任务就变成了找到文本中最重要的话，这样我们就可以把复杂摘要提取问题转变成一
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2023-09-06 16:37:30
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提取内容摘要主要介绍提取内容摘要的概念和方法以及思路。1、概述利用计算机将大量的文本进行处理，产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要，人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容，这不仅大大节省时间，更提高阅读效率。摘要问题的特点是输出的文本要比输入的文本少很多很多，但却蕴藏着非常多的有效信息在内。类比机器学习中的主成分分析。[1]自动摘要（Automatic Summarization）的方法主要有两种：
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2024-08-23 20:54:57
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对文本进行自动摘要的提取和关键词的提取，属于自然语言处理的范畴。提取摘要的一个好处是可以让阅读者通过最少的信息判断出这个文章对自己是否有意义或者价值，是否需要进行更加详细的阅读；而提取关键词的好处是可以让文章与文章之间产生关联，同时也可以让读者通过关键词快速定位到和该关键词相关的文章内容。文本摘要和关键词提取都可以和传统的 CMS 进行结合，通过对文章 / 新闻等发布功能进行改造，同步提取关键词和
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2024-08-20 14:52:16
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集成，在介绍TextRank的原理之前，必
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2024-06-05 06:20:50
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简介BERT是经过预先训练的Transformer模型，已在多个NLP任务上取得了突破性的性能。最近，我遇到了BERTSUM，这是爱丁堡的Liu的论文。本文扩展了BERT模型，以在文本摘要上达到最新的分数。在此博客中，我将解释本文以及如何使用此模型进行工作。单文档文本摘要是自动生成文档的较短版本，同时保留其最重要信息的任务。该任务在自然语言处理社区中受到了很多关注。由于它对于各种信息访问应用程序具
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2023-12-05 15:54:00
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一、摘要的主要分类文本摘要：从数据上来看，分为利用无监督数据（自动摘要）和有监督数据两种方法文本摘要：从获取方法上看，分为抽取式摘要（从原文中抽取多个句子组成概要）和生成式摘要（先是自然语言理解进行篇章理解，然后用自然语言生成来生成摘要）两种方法。深度学习模型：BertSum,XLNet等。二、抽取式摘要方法1、基于无监督的抽取方法：page-rank主要处理流程：先构造图（其中一个句子是一个结点
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2023-07-14 16:42:37
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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
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2023-09-04 13:30:56
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前些天接到一个需求，通过程序要获取word文档的摘要信息。大家应该都知道这些信息其实就是在word文档上右键属性里面有一个摘要页，摘要里的信息都是word文档的内部信息而不是简单的windows系统通用文件信息。不过接到这个需求之初我也是认为可以通过通用文件操作解决问题，然后查了些文件属性和shell方面的东西，结果是碰了一鼻子灰。&n
陈一斌 on 2011-7-17,08:42 Comments (11) Filed under:应用 Tags: Trimit, 应用.常 常上网，常常 Twitter、Facebook，常常在想网络中的“分享”是一件多么麻烦的一件事。尽管每个社交网络都提供了“分享”的书签工具，但在看完一篇长文之 后，我还一定要写下一点东西，才好把内容分享出去。虽然
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2024-01-16 14:24:25
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