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文本摘要：抽取式摘要：文本预处理技术教程

1文本摘要概述

1.1文本摘要的定义

文本摘要（TextSummarization）是指从原始文本中提取或生成一个简短的

版本，保留其主要信息和意义的过程。这一技术在信息过载的时代尤为重要，

帮助用户快速获取大量文本的核心内容，提高信息处理效率。

1.2抽取式摘要与生成式摘要的区别

1.2.1抽取式摘要

抽取式摘要（ExtractiveSummarization）是通过算法从原文中直接抽取关键

句子或片段，组成摘要。这种方法基于统计或机器学习模型，识别文本中最重

要的部分，不改变原文的表达方式，而是直接“摘取”关键信息。

示例代码

fromgensim.summarizationimportsummarize

#原始文本

text=

自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实

现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语

言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域研究的范围非常广泛，从词法分

析到句法分析，再到语义分析，都有着重要的研究价值。

#使用Gensim库进行抽取式摘要

summary=summarize(text,ratio=0.5)

print(summary)

代码解释

此代码使用Gensim库中的summarize函数对给定的文本进行抽取式摘要。

ratio参数控制摘要长度与原文长度的比例，这里设置为0.5，意味着摘要长度

大约为原文的一半。

1

1.2.2生成式摘要

生成式摘要（AbstractiveSummarization）则是通过理解原文内容，重新生

成新的句子或短语来表达核心信息。这种方法通常使用深度学习技术，如序列

到序列（Seq2Seq）模型或Transformer模型，能够创造性的生成摘要，但技术

实现上更为复杂。

1.3文本摘要的应用场景

文本摘要技术广泛应用于新闻、学术论文、社交媒体、电子邮件等领域，

帮助用户快速理解长篇文本的主要内容。例如，新闻网站可以使用文本摘要技

术自动生成新闻标题或简短描述，社交媒体平台可以为长篇帖子生成摘要，便

于用户浏览。

以上内容仅为文本摘要技术的概述，未涉及具体的文本预处理技术，因为

根据要求，我们避免了深入“文本摘要：抽取式摘要：文本预处理技术”的主

题。文本预处理是文本摘要的一个重要步骤，包括分词、去除停用词、词干提

取等，但这些内容将在其他模块中详细讨论。

2文本预处理基础

文本预处理是自然语言处理（NLP）任务中的关键步骤，它为后续的文本分

析、文本摘要、情感分析等任务提供干净、结构化的数据。本教程将详细介绍

文本预处理中的三个核心环节：文本清洗、分词以及词干化与词形还原。

2.1文本清洗：去除噪声数据

文本清洗的目的是去除文本中的无关或干扰信息，如HTML标签、特殊字

符、数字、停用词等，以提高文本处理的效率和准确性。

2.1.1示例代码：Python去除HTML标签

importre

defremove_html_tags(text):

使用正则表达式去除文本中的HTML标签。

clean=pile(.*?)

returnre.sub(clean,,text)

#示例文本

html_text=p这是一个示例文本，包含HTML标签。/p

2

clean_text=remove_html_tags(html_text)

print(clean_text)#输出：这是一个示例文本，包含HTML标签。

2.1.2示例代码：Python去除特殊字符和数字

importre

defremove_special_chars_and_numbers(text):

使用正则表达式去除文本中的特殊字符和数字。

returnre.sub(r[^a-zA-Z\s],,text)

#示例文本

文本中包含特殊字符和数字。

noisy_text=!@#12345

clean