使用Python实现一个文本自动摘要工具
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发布时间：2024-12-10 12:20
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时间：2分钟前
在信息爆炸的时代，文本自动摘要技术有助于处理海量信息。本文主要介绍了基于启发式规则的抽取式摘要算法，借鉴了论文中的思路并进行改进。算法的核心在于通过计算关键词信息量、句子位置和相似度，为每个句子赋予权重，然后按照权重选取并排序部分句子作为摘要。具体步骤包括文本切分、使用TF-IDF表示句子、计算句子权重，并抽取权重最高的句子组合成摘要。例如，通过算法处理一篇新闻，我们抽取了30%的关键句子，如“男子母亲和妻子同时坠河”、“肥东小伙先救了老婆后救妈”等，呈现了事件的主要情节。
切分句子和构建TF-IDF矩阵是基础，通过计算关键词、位置和相似度权重，为每个句子赋予综合评分。实际操作中，这个过程可能需要调整参数以优化摘要效果。最后，实际应用案例中，郭某在紧急情况下先救妻子再救母亲的故事，展示了算法在实际场景中的应用和决策逻辑。
值得注意的是，尽管深度学习在生成式摘要中展现出潜力，但本文选择的抽取式方法相对简单，适合处理特定类型的信息。而这个技术仍有待进一步优化和研究，以实现更精准、更自然的文本摘要。
