NLP-Text-Categorization-and-Summary
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简介：
本项目专注于自然语言处理技术在文本分类与摘要生成的应用研究，旨在提升信息检索和文献管理效率。
自然语言处理（NLP）是计算机科学领域的一个重要分支，主要关注如何使计算机理解、解析及生成人类语言。在这一主题下，“NLP-Text-Classification-and-Summary”着重探讨了两个关键任务：文本分类与文本摘要，在信息检索、情感分析和新闻聚合等领域有着广泛应用。
文本分类是指将一段文本分配到预定义类别或标签的过程，通常涉及分词、去除停用词、提取词干及向量化等步骤。在Python中，有许多库可以辅助完成这些任务，如NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy与TextBlob；更先进的方法则包括使用机器学习算法，例如朴素贝叶斯分类器和支持向量机（SVM），或深度学习模型，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以及其变体LSTM（长短时记忆网络）和BERT。
文本摘要旨在生成输入文档的精简版，并保留关键信息。这可分为抽取式与生成式两种方法：前者从原文中挑选重要句子或短语，后者通过模型创建新文本内容。Python库Gensim提供了基于TF-IDF的提取技术；Seq2Seq架构（如Transformer框架中的T5）则常用于生成摘要任务；预训练语言模型Google BART和Facebook PEGASUS也是高质量摘要的强大工具。
“NLP-Text-Classification-and-Summary-main”项目可能包括实现这些功能的具体代码示例，内容涵盖：
1. 数据集：如IMDb电影评论数据（情感分析）或Reuters新闻文本库；
2. 预处理步骤：使用Python库进行清洗和转换以准备模型输入；
3. 特征表示：利用词袋、TF-IDF及Word2Vec等嵌入技术将文本转化为数值特征向量。
4. 模型训练与评估：采用scikit-learn或深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）构建并测试分类器和摘要模型；
5. 性能指标计算，如准确率、召回率及F1分数等。
此项目文件夹内可能包含数据处理脚本、模型训练代码、配置文档与结果可视化等内容。研究这些材料有助于深入了解NLP中的关键技术和最佳实践，并提升文本分类与摘要技能水平。
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