文本摘要:抽取式摘要:TextRank算法与实践.pdf

文本摘要:抽取式摘要:TextRank算法与实践.pdf

  1. 1、本文档共21页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
查看更多

文本摘要:抽取式摘要:TextRank算法与实践

1文本摘要:抽取式摘要:TextRank算法与实践

1.1简介

1.1.1TextRank算法概述

TextRank算法是基于PageRank算法的一种文本处理技术,主要用于信息抽

取和文本摘要。它由Mihalcea和Tarau在2004年提出,其核心思想是将文本中

的句子视为图中的节点,句子之间的相似度作为边的权重,通过迭代计算每个

句子的权重,从而找出最重要的句子作为摘要。

1.1.1.1原理

图构建:首先,将文本中的句子构建为一个有向图,其中每个句

子是一个节点,句子之间的相似度作为边的权重。

相似度计算:使用余弦相似度或Jaccard相似度等方法计算句子之

间的相似度。

迭代计算:通过迭代的方式,根据图中节点的入度和出度,以及

边的权重,计算每个节点的权重。

摘要生成:最后,根据节点的权重排序,选取权重最高的几个句

子作为摘要。

1.1.1.2代码示例

fromgensim.summarizationimportsummarize

#示例文本

text=

自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它研究如何让计算机理解、解释

和生成人类语言。NLP技术在有哪些信誉好的足球投注网站引擎、机器翻译、情感分析、问答系统等领域有着广泛

的应用。近年来,深度学习技术的发展极大地推动了NLP的进步,使得计算机在理解语言

的复杂性和细微差别方面有了显著的提升。

#使用gensim库的summarize函数生成摘要

summary=summarize(text,ratio=0.5)

print(summary)

1

1.1.2文本摘要的重要性

文本摘要技术在信息爆炸的时代显得尤为重要。它可以帮助我们快速理解

长篇文章的主要内容,节省阅读时间。在新闻、学术论文、报告等场景中,生

成高质量的摘要对于信息的快速传播和理解具有不可替代的作用。

1.2TextRank算法的实践

1.2.1数据预处理

在应用TextRank算法之前,需要对文本进行预处理,包括分词、去除停用

词、词干化等步骤。

1.2.1.1代码示例

importnltk

fromnltk.corpusimportstopwords

fromnltk.tokenizeimportword_tokenize,sent_tokenize

#示例文本

text=自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支,它研究如何让计算机理解、解释和

生成人类语言。

#分词

words=word_tokenize(text)

#去除停用词

stop_words=set(stopwords.words(english))

filtered_words=[wordforwordinwordsifwordnotinstop_words]

#词干化

fromnltk.stemimportPorterStemmer

stemmer=PorterStemmer()

stemmed_words=[stemmer.stem(word)forwordinfiltered_words]

print(stemmed_words)

1.2.2构建句子图

构建句子图是TextRank算法的关键步骤,它将文本中的句子视为图中的节

点,句子之间的相似度作为边的权重。

2

1.2.2.1代码示例

fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer

fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity

#示例文本

text=自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支,它研究如何让计算机理解、解释和

生成人类语言。

#分句

sentences=sent_tokenize(text)

#构建TF-IDF矩阵

vectorizer=TfidfVectorizer()

tfidf_matrix=vectorizer.fit_tran

文档评论(0)

找工业软件教程找老陈 + 关注
实名认证
服务提供商

寻找教程;翻译教程;题库提供;教程发布;计算机技术答疑;行业分析报告提供;

1亿VIP精品文档

相关文档