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
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2023-08-03 14:46:13
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自动摘要：自动将文本转换生成简短摘要的信息压缩技术 要求：足够的信息量、较低的冗余度、较高的可读性抽取式摘要：从原文中取句子，高分句子，去掉冗余。效果一般。 Text rank 步骤：1.去除原文的一些停用词，度量每个句子的相似度，计算得分，迭代传播，直至误差小于某一个范围。 2.对关键句子进行排序，根据摘要的长度选择一定数量的句子组成摘要。生成式摘要根据输入的文本获得对原文本的语义理解，逐渐成为
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2023-07-19 17:20:45
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# 实现自动摘要的Java流程
## 概述
本文将引导刚入行的开发者实现自动摘要的功能。自动摘要是将一篇正文提取出其核心内容，生成简洁的摘要。我们将使用Java语言来实现这一功能。
## 流程概览
下面的表格展示了实现自动摘要的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取正文文本 |
| 2 | 分句处理 |
| 3 | 分词处理 |
| 4 | 计算句子
原创
2023-10-27 11:34:18
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定义随着大数据的来临,信息数据出现爆炸式增长,网络时代每天产生数以亿计的数据和信息,因此人类不可避免的面临信息过载这一问题。其中归因于自媒体等传播途径的普及,使得文本信息越来越多.如何从杂乱绵长的文本中摘要出简短的主旨,即自动文本摘要的研究,对于人们能够快速,准确地从海量文本数据中获取到有效信息有着重大的意义。文本摘要生成即是通过生成一段简练的文字来高度概括原文信息的技术。分类按摘要的生成方式1.
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2024-02-22 19:03:09
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我们试着降低此问题的复杂度。因为上述思路一再进行查找的时候，总是重复地循环，效率不高。那么怎么简化呢？先来看看这些序列：w0,w1,w2,w3,q0,w4,w5,q1,w6,w7,w8,q0,w9,q1 问题在于，如何一次把所有的关键词都扫描到，并且不遗漏。扫描肯定是无法避免的，但是如何把两次扫描的结果联系起来呢？这是一个值得考虑的问题。 &nbs
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2024-07-29 17:54:37
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我们试着降低此问题的复杂度。因为上述思路一再进行查找的时候，总是重复地循环，效率不高。那么怎么简化呢？先来看看这些序列：w0,w1,w2,w3,q0,w4,w5,q1,w6,w7,w8,q0,w9,q1 问题在于，如何一次把所有的关键词都扫描到，并且不遗漏。扫描肯定是无法避免的，但是如何把两次扫描...
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2015-04-02 09:40:00
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文章目录大文本摘要和小文本摘要之间的区别6种长文本摘要的关键方法使用 BERTSUM 进行长文本提取摘要使用 BertSum 进行新闻文章摘要使用 BertSum 的博客文章摘要带有人类反馈的书籍摘要书籍摘要方法的优缺点汇总示例Longformer 总结：Long-Document Transformer使用 8k Token 的 Longformer 摘要使用 GPT-3 的长文本摘要摘要什么是
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2023-08-25 22:15:42
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作者： 阮一峰 有时候，很简单的数学方法，就可以完成很复杂的任务。这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频，就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法，但肯定是最简便易行的方法。今天，依然继续这个主题。讨论如何通过词频，对文章进行自动摘要（Automatic summarization）。如果能从3000字的文章，提炼出150字的摘要，就可以为读者节省大量阅读时间。由人完成
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2024-08-14 16:37:17
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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
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2023-12-25 06:49:19
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什么是文本摘要任务本质: 文本摘要任务就是利用模型自动完成关键信息的抽取, 文本核心语义的概括, 用一个简短的结果文本来表达和原文本同样的意思, 并传达等效的信息. 例如： 中学语文课的中心思想概括. 新浪体育上的体育新闻短评. 今日头条上的每日重要新闻概览. 英语考试中的概括某段落信息的选择题.文本摘要的基本方法和思路.从NLP的角度看待文本摘要任务, 主流的涵盖两大方法: 抽取式摘要: Ext
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2023-12-23 23:03:14
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Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive SUmmarization Sequence-to-sequence models, or PEGASUS, uses self-supervised objective Gap Sentences Generation (GSG) to train a transformer en
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2024-08-20 14:52:44
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1、JavaScript简介①JavaScript诞生于1995年，主要是用于处理网页中的前端验证。所谓的前端验证就是指检查用户输入的内容是否符合一定的规则，比如用户名长度、密码的长度、邮箱的格式等。（ECMAScript是一个标准）②一个完整的JavaScript实现应该由三个部分构成：ECMAScript（标准）、DOM（文档对象模型-操作对象）、BOM（浏览器对象模型-操作浏览器）。③JS特
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2024-01-28 00:04:44
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学习python的第7天摘要算法简介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）。举个例子，你写了一篇文章，内容是一个字符串'how to use python hashlib - by Michael'，并附上这篇文章的摘要是'2
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2024-01-17 07:15:54
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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。 One: TextRank（extract keywords and extract abstract） TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，用来提取文本关键词与摘要。其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法
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2023-10-31 21:50:04
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一、概念二、Extractive抽取式算法 - TextRank1、TextRank算法提取关键词2、TextRank算法提取关键词短语3、TextRank算法生成摘要1）文本相似度 - BM25算法4、TextRank算法优势5、TextRank算法存在的问题及解决策略三、Abstractive抽取式算法1、seq2seq + attention模型1）seq2seq2）attention机制a
1. 启动Word 2000，打开已经完成的论文。 2. 点击“工具”菜单中的“自动编写摘要”命令，会弹出如图所示的对话框。 3. 在“摘要类型”框中选择合适的摘要类型，Word提供了四种类型不同的摘要供选择。 （1）突出显示要点：系统自动对文档进行分析，找出关键性的句子，然后在源文档中对它们进行突出显示，起到突出重点的作用。 （2）在文档顶端插入摘要或摘录文字：在对文档进行分析并找出
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2023-12-22 22:08:08
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有时候，很简单的数学方法，就可以完成很复杂的任务。这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频，就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法，但肯定是最简便易行的方法。今天，依然继续这个主题。讨论如何通过词频，对文章进行自动摘要（Automatic summarization）。 如果能从3000字的文章，提炼出150字的摘要，
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD;
A[开始]-->B[导入必要的库];
B-->C[读取文本数据];
C-->D[文本预处理];
D-->E[计算句子权重];
E-->F[生成摘要];
F-->G[输出摘要];
G-->H[结束];
```
下面是每个步骤的具体介绍和代码示例：
**步骤1：导入必要的库
原创
2023-12-08 03:57:08
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有时候，很简单的数学方法，就可以完成很复杂的任务。这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频，就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法，但肯定是最简便易行的方法。今天，依然继续这个主题。讨论如何通过词频，对文章进行自动摘要（Automatic summarization）。如果能从3000字的文章，提炼出150字的摘要，就可以为读者节省大量阅读时间。由人完成的摘要叫"人工摘要
【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
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2023-06-13 22:29:49
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