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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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
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2023-09-05 16:09:48
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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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## 实现文本摘要工具 Java
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现一个文本摘要工具 Java。让我们开始吧！
### 流程概述
首先，让我们来看一下整个实现的流程。我们可以用下面的表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---------------- |
| 1 | 读取文本内容 |
| 2 | 对文本进行处理
原创
2024-05-25 05:29:55
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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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背景介绍文本摘要，就是对给定的单个或者多个文档进行梗概，即在保证能够反映原文档的重要内容的情况下，尽可能地保持简明扼要。质量良好的文摘能够在信息检索过程中发挥重要的作用，比如利用文摘代替原文档参与索引，可以有效缩短检索的时间，同时也能减少检索结果中的冗余信息，提高用户体验。随着信息爆炸时代的到来，自动文摘逐渐成为自然语言处理领域的一项重要的研究课题。文本摘要的需求来自多个我们真实的客户案例，对于大
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。但人工摘要耗时又耗力，已不能满足日益增长的信息需求，因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来，自动文摘、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。自动文摘（Automatic Summarization）的方法主要有两种：E
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2024-04-13 13:23:57
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一，摘要算法 作用：验证数据完整性（登录注册、文件校验）常用的摘要算法有：MD5 ;SHA1,SHA224等SHA系列;HmacSHA1等mac算法 代码实现：如 MD5/**
* @param input 输入
* @return 返回16个字节
* @throws Exception
*/
public static byte[] MD5(byt
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2024-03-04 15:44:04
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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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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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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
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）
背景介绍文本摘要，就是对给定的单个或者多个文档进行梗概，即在保证能够反映原文档的重要内容的情况下，尽可能地保持简明扼要。质量良好的文摘能够在信息检索过程中发挥重要的作用，比如利用文摘代替原文档参与索引，可以有效缩短检索的时间，同时也能减少检索结果中的冗余信息，提高用户体验。随着信息爆炸时代的到来，自动文摘逐渐成为自然语言处理领域的一项重要的研究课题。文本摘要的需求来自多个我们真实的客户案例，对于大
# Java获取文本摘要实现方法
## 摘要
在Java中获取文本摘要是一种常见的需求，本文将介绍如何实现这一功能。首先我们会通过一个表格展示整个流程的步骤，然后逐步介绍每一步需要做什么，并给出相应的代码示例。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入相关的包 |
| 2 | 创建文本摘要生成器对象 |
| 3 | 读取文本内容 |
| 4
原创
2024-07-12 05:20:04
63阅读
## Java文本摘要生成教程
### 1. 流程图
```mermaid
journey
title Java文本摘要生成流程
section 整体流程
起始 --> 输入文本
输入文本 --> 文本摘要生成
文本摘要生成 --> 输出摘要
输出摘要 --> 完成
```
### 2. 步骤及代码示例
#### 步骤一：导入相关包
首先需要导入相关的包，用于文
原创
2024-06-19 05:16:57
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在处理“文本摘要计算 Java”时，我们首先要明白文本摘要的定义和需求。这一过程通常涉及大量数据的分析和处理技术，旨在从长文本中提取出最具代表性的部分。本文将探讨文本摘要计算在 Java 环境中的实现，包括其基础知识、技术原理、架构、源码分析以及性能优化等内容。
### 背景描述
文本摘要是一种重要的自然语言处理任务，其主要目标是简化信息的处理，使海量信息更易于理解和消化。在现代信息技术快速发展
# 文本摘要生成技术及其在Java中的实现
文本摘要生成是一项重要的自然语言处理任务，旨在从大量文本中提取出最重要的信息，以便人们快速理解内容。随着信息时代的到来，文本摘要生成变得越来越重要，尤其是在处理新闻、科研论文以及在线文档时。本文将介绍文本摘要生成的基本原理，并展示如何在Java中实现这一功能。
## 文本摘要生成的基本原理
文本摘要生成大致可以分为两类：抽取式摘要和生成式摘要。抽取
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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