TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。 自动文本摘要是自然语言处理（NLP）领域中最具挑战性和最有趣的问题之一。它是一个从多种文本资源（如书籍、新闻文章、博客帖子、研
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2023-12-05 21:56:53
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前三篇博客（一）、（二）、（三）总结了抽取式自动文摘的一些经典方法，传统抽取式自动文摘方法将文档简单地看作是一组文本单元（短语、句子等）的集合，忽略了文档所表达的全局语义，难免“断章取义”。随着算力的提升，深度学习在很多应用中非常的火热也取得了state-of-the-art的性能，因此，将神经网络模型引入自动文摘任务是理所当然的，将文档用神经网络模型进行表示被称为神经文档模型（neural do
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
目录1 结合 LDA 和 TextRank 的自动摘要抽取方法1.1 基于 LDA 和 Text Rank 相结合的摘要抽取算法1.2 摘要抽取算法设计流程1.3 结合 LDA 和 Text Rank 算法的摘要抽取1.3.1 改进的 TextRank 算法1.3.2 结合句子的其他特征1.4 本章小结2 摘要句的处理2.1 句子的排序2.1.1 摘要排序步骤2.2 冗余处理2.3 本章小结3 总
对文本进行自动摘要的提取和关键词的提取，属于自然语言处理的范畴。提取摘要的一个好处是可以让阅读者通过最少的信息判断出这个文章对自己是否有意义或者价值，是否需要进行更加详细的阅读；而提取关键词的好处是可以让文章与文章之间产生关联，同时也可以让读者通过关键词快速定位到和该关键词相关的文章内容。文本摘要和关键词提取都可以和传统的 CMS 进行结合，通过对文章 / 新闻等发布功能进行改造，同步提取关键词和
绪论文本摘要自动抽取是文本信息抽取的主要任务之一，也是自然语言处理 NLP(Nature Language Process)领域的主要研究方向，它是指利用计算机自动从文本中抽取重要信息，形成摘要的方式表达原文。根据对信息的抽取方式的不同，可将文本自动摘要抽取技术分为两大类:抽取式(extractive)文本摘要生成方式和理解式(abstractive)文本摘要生成方式。抽取式文本摘要生成方法统计文
一、背景介绍目前自动摘要（Automatic Summarization）的方法主要有两种： Extraction 是抽取式自动文摘方法，通过提取文档中已存在的关键词，句子形成摘要； Abstraction 是生成式自动文摘方法，通过建立抽象的语意表示，使用自然语言生成技术，形成摘要。 这两种方法都有一定的局限性，第一种抽取式摘要提取的结果普遍太冗长，并且不一定能完全概括文章中心思想；第二种生成式
当我们点开某个网站或新闻APP时，经常能看到这样的标题：“14亿人都不知道的真相，历史的血泪……”、“删前速看！XXX视频流出”等，但是点进页面时往往会发现，都是标题党！而时间和流量却在悄悄溜走。如果这时候有方法能够先阅读新闻，再提炼出关键内容，那么将大大节约时间并精准地找到我们需要的内容。而这就是图鸭君此次会介绍的技术—— “文本摘要自动生成”技术！文本摘要充斥着我们生活的方方面面，从
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2024-01-03 09:07:21
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从“文本”到“知识”：信息抽取
这是一个大数据的时代。随着太阳东升西落，每一天都在产生大量的数据信息。人们通常更擅长处理诸如数字之类的结构化数据。但实际情况是，非结构化数据往往比结构化的数据多。当我们从互联网上获取了大量的如文本之类的非结构化数据，如何去有效地分析它们来帮助我们更好地做出决策呢？这将是本文要回答的问题。信息提取是从非结构化数据（例如文本）中提取结构化信息的任务。我
Entity-extractor-by-binary-tagging“半指针-半标注”方法实体的抽取器，基于苏神的三元组抽取方法改造，这里取消了三元组抽取模型中对s的抽取，直接抽取实体并做分类(相当于直接抽取p和o)。改造后的实体抽取方法不仅可以运用于短实体的抽取，也可以运用到长句实体的抽取。基于DGCNN和概率图的"三元组"信息抽取模型代码 以及运行教程 获取：AI项目体验
## 什么是HanLP：一种高效的自然语言处理工具
随着人工智能技术的不断进步，自然语言处理（NLP）已经成为研究的热点之一。在NLP的众多工具中，HanLP因其高效、准确以及丰富的功能逐渐受到广泛关注。HanLP是一个开源的自然语言处理工具包，支持多种语言，包括中文和英文，由“汉语言处理”团队开发。
### HanLP的主要功能
HanLP具有多种功能，包括分词、词性标注、命名实体识别、依
1, abstract ['æbstrækt, æb'strækt] n. 摘要；抽象；抽象的概念 adj. 抽象的；深奥的 vt. 摘要；提取；使……抽象化 vi. 做摘要；写梗概2, as [æz] conj. 因为；随着；虽然；依照；当…时 prep. 如同；当作；以…的身份 adv. 同样地；和…一样的3, ascending [ə'sendiŋ] adj. 上升的 v.
社会科学研究领域的常见问题：观测数据稀缺和难以获取的情况，随着优秀公开数据库的出现，数据变得丰富。接下来的问题是如何获取这部分数据。另外有部分数据存在各种软件里面，获取不方便。面对大量数据，科研人员既没有时间，也没有意愿进行数据的手工采集。但实际中，我们经常需要将各种来源的数据复制粘贴过来，然后进行整理。这种方式易于出错、重复度高，极大的浪费了科研人员的时间。下面分享几种获取数据的工具： 一、网页
TextRank算法源自于PageRank算法。PageRank算法最初是作为互联网网页排序的方法，经过轻微地改动，可以被应用于文本摘要领域。本文分为两部分，第一部分介绍TextRank做文本自动摘要的原理，第二部分介绍用TextRank做中文新闻摘要的案例。一、基于TextRank的自动摘要原理1、PageRank算法首先看PageRank的相关概念。PageRank对于每个网页页面都给出一个正
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2023-11-28 21:53:12
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系统：Windows10 64 Python版本：3.7.2 hanlp版本：0.1.50本博文主要介绍使用使用中文自然语言处理库hanlp自定义词典进行分词、关键词提取和摘要提取，运行环境为Windows。1. Hanlp安装Linux Linux系统下安装需要注意使用管理员权限，同时要安装java：$ sudo apt install openjdk-11-jdk
$ sudo pip3 in
1、抽取式从文档中抽取已有句子形成摘要实现简单，能保证句子的可读性可看作一个组合优化问题可与语句压缩一并进行（可看作混合式方法）2、抽取式文档摘要的关键技术：重要信息评估、冗余信息的过滤、碎片化信息的聚合、多源信息的篇章组织其中单文档摘要主要集中于重要信息评估 多文档摘要则集中于四个方面关键问题 如何衡量句子重要性？ 影响句子重要性的因素 句子长度 句子位置 句子中词语
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2023-11-19 12:06:12
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文章目录BERT论文精读AbstractIntroductionBERTPre-training BERTTask #1: Masked LMTask #2: Next Sentence Prediction (NSP)Fine-tuning BERT BERT论文精读Abstract我们引入了一种新的语言表示模型BERT，它使用了来自Transformer的双向编码器。 与最近的语言表示模型不
当我们点开某个网站或某个新闻APP的时候，经常能看到这样的题目：“14亿人都不知道的真相，历史的血泪……”、“删前速看！XXX视频流出”等，可是当我们点进去的时候，往往会发现，都是标题党，文章和内容完全不符合！如果这时候有一种工具能先替我们阅读新闻，再提炼出关键内容，那么我们肯定不会再受到标题党的影响，这对我们的生活无疑会有非常大的便利。而这需要的就是“文本摘要自动生成”技术！文本摘要充斥着我们生
# 使用HanLP生成文本摘要的科普文章
在信息大爆炸的时代，我们每天都被海量的信息淹没。为了提取关键信息，文本摘要技术应运而生。HanLP是一个自然语言处理工具包，提供了简便的接口和强大的功能，适合用于生成文本摘要。本文将通过简单的示例介绍如何使用HanLP库生成文本摘要。
## HanLP简介
HanLP 是一个由中文自然语言处理（NLP）专家哈工大团队开发的多语言自然语言处理工具。有强
**hanlp提取摘要**
## 1. 简介
在现代社会中，大量的文本信息涌入我们的视野。人们通常无法阅读所有的文本内容，因此需要一种能够自动提取文本摘要的方法。hanlp是一种流行的中文自然语言处理工具，它提供了许多功能，包括实体识别、关键词提取和文本摘要提取等。本文将重点介绍hanlp中提取文本摘要的功能，并通过代码示例展示如何使用。
## 2. hanlp文本摘要提取的原理
hanl
原创
2023-08-25 13:31:56
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