文本摘要是将长篇文本简化为简短摘要的过程，它对于信息检索、新闻摘要和自动摘要等领域非常重要。以下是一些关于 AI 文本摘要的教程和资源。

基础概念

  • 句子提取：从长文本中提取出关键句子。
  • 段落提取：从长文本中提取出关键段落。
  • 摘要生成：自动生成摘要文本。

工具和库

  • Natural Language Toolkit (NLTK)：一个流行的自然语言处理库，提供了许多文本摘要的工具。
  • spaCy：一个强大的自然语言处理库，支持多种语言，包括中文。
  • Gensim：一个用于主题建模和文档相似性的库，可以用于文本摘要。

教程示例

使用 Gensim 进行文本摘要

  1. 安装 Gensim：

    pip install gensim

  2. 导入 Gensim：

    import gensim

  3. 加载文档：

    documents = ["This is the first document.", "This document is the second document.", "And this is the third one."]

  4. 创建词典：

    dictionary = gensim.corpora.Dictionary(documents)

  5. 创建语料库：

    corpus = [dictionary.doc2bow(document) for document in documents]

  6. 训练 LDA 模型：

    lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus, num_topics=2, id2word=dictionary, passes=15)

  7. 生成摘要：

    summary = " ".join([word for word, freq in dictionary.doc2bow(lda_model.get_document_topics(corpus[0], minimum_probability=0.01))])
print(summary)

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