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改进版自动摘要：基于Textrank结合标题、位置及实体等要素的新闻文本汇总算法

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简介：
本研究提出了一种改进的自动摘要算法，通过融合Textrank模型与标题、关键词和实体信息，有效提升了新闻文本摘要的质量。 基于Textrank算法的新闻文本自动摘要技术结合了标题特征、单句位置特征、重要实体特征及线索词特征进行句子综合权重计算，并采用MMR算法以确保生成的摘要既具有主题相关性又保持内容精炼。查看新闻摘要示例可以更好地理解这一过程的应用效果。

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  • 改进版自动摘要：基于Textrank结合标题、位置及实体等要素的新闻文本汇总算法
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    本研究提出了一种改进的自动摘要算法，通过融合Textrank模型与标题、关键词和实体信息，有效提升了新闻文本摘要的质量。 基于Textrank算法的新闻文本自动摘要技术结合了标题特征、单句位置特征、重要实体特征及线索词特征进行句子综合权重计算，并采用MMR算法以确保生成的摘要既具有主题相关性又保持内容精炼。查看新闻摘要示例可以更好地理解这一过程的应用效果。
  • 基于TF-IDF和Textrank算法的文本摘要工具….zip
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    这是一款结合了TF-IDF与Textrank算法的高效文本摘要提取工具，适用于多种文档分析场景，帮助用户快速获取文章核心内容。 【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频以及网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java 语言，Python 环境下编程的项目代码，Web 技术和 C# 编程工具等在内的多种编码资源。 【项目质量】： 所有提供的源码都经过严格的测试验证，确保可以直接运行。 在确认功能正常工作后才会上传发布。 【适用人群】： 适合希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者使用。 可以作为毕业设计、课程作业、大型任务以及初期项目的参考和实施基础。 【附加价值】： 这些项目具有较高的学习借鉴意义，同时也可以直接进行修改复刻。 对于有一定编程经验或者热衷于深入研究的用户来说，在此基础上进一步开发和完善功能将更加得心应手。 【沟通交流】： 如有任何使用上的疑问或需要帮助时，请随时提出问题，我们会及时给予解答和支持。 欢迎下载和应用这些资源，并鼓励大家相互学习与分享心得体验，共同提高技术水平。
  • 改良版的Textrank关键词抽取与自动摘要系统
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    本项目旨在改进和优化Textrank算法，以提高其在关键词提取及文档自动摘取方面的准确性和效率。 这段文字描述了一种快速提取关键词并自动生成摘要的代码方法。
  • 基于TextRank算法的关键词与摘要提取
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    本文介绍了一种利用TextRank算法进行文本处理的方法，专注于自动提取文章中的关键句子和词汇。通过优化图结构模型，该方法能有效提高关键词及摘要的质量，为信息检索和自然语言理解提供支持。 前言 TextRank算法借鉴了PageRank的思想，并将其应用于文本处理领域。 概念 在PageRank中有节点、入链的概念，在文本领域如何类比呢？ - 节点：可以是句子，也可以是关键词。 - 入链和出链：TextRank假设所有句子之间都是互相链接的。因此，每个句子都与其他N-1个句子有关联。 关系矩阵 构建一个由N个句子组成的N*N的关系矩阵来表示这些句子之间的联系，并计算它们之间的关联性。 对于PageRank算法中的出链部分来说，在这里每条出链是相同的且无差异性的，因为每个句子的出链都是(N-1)，因此在矩阵中所有元素都为一。
  • BBC新闻数据摘要.zip
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    本资料集为BBC新闻的数据摘要，涵盖了各类新闻报道的关键信息与统计数据，适合进行媒体分析、趋势研究及语言学习。 想预览自然语言处理数据集的内容，请私信作者。
  • 文本摘要化：基于深度学习的摘要与摘录方法研究
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    本研究聚焦于利用深度学习技术进行文本摘要和摘录的方法探索，旨在提高自动摘要系统的性能与实用性。 本段落介绍了几种文本摘要方法，包括提取式深度学习的单文档摘要技术以及相关研究文献。Nallapati、Xiang 和 Zhou 在 EMNLP（2015）会议上提出使用序列到序列RNN进行抽象文本摘要的方法；Chopra、Rush 和 Auli 则在 NAACL（2016）上介绍了利用注意力递归神经网络生成抽象句摘要的技术。郑健鹏和 Lapata 的研究工作于 ACL（2016年）发表，他们探索了通过提取句子和单词进行文本总结的途径；而 Toutanova、Brockett 和 Ke M. 在 EMNLP 上发布了一项关于用于短篇文档压缩的数据集及评估标准的研究。
  • 基于LSTM的科学文章摘要系统及其GitHub存储库：自动生成文章摘要的方法
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    本项目提出了一种基于LSTM的科学文章自动摘要系统，并开源了相关代码。通过深度学习技术实现高效准确的文章摘要生成，促进科研信息的快速获取与理解。项目已托管于GitHub，欢迎贡献和交流。 该系统旨在利用深度学习技术自动生成科学文章的摘要。特别地，我们采用LSTM在不同部分表示上生成摘要。此存储库包含了运行框架所需的所有代码模块。关于项目的详细建议以及包含最终结果描述性介绍的信息可以找到。 主要挑战在于当前GPU对于使用LSTM处理长篇幅的科学论文来说不够强大。因此，在应用序列到序列映射任务之前，我们需要获得文章的压缩表示形式，并保留其传达的重要信息。 我们使用的数据集是从arxiv.org获取的文章（共16780篇）。 为了运行我们的框架，您需要在Python 2.7+环境中安装以下模块。
  • 自动生成的文章摘要
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    该文章通过算法分析和处理大量文本数据，提取关键信息与核心内容，自动生成简洁明了的文章摘要，方便读者快速了解全文要点。 无需安装，双击即可使用该工具。输入文章后可自动摘要，并可以选择生成200、300、400或500字的摘要，方便快捷。
  • 利用Python实现的抽取式文本自动摘要方法.zip
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    本项目采用Python编程语言开发，旨在创建一种高效的抽取式文本自动摘要算法。通过分析和提取关键句子，生成简洁且准确的文档摘要，适用于多种文本处理场景。 资源包含文件：设计报告word+源码及数据+技术报告+开发文档+使用说明 软件架构及环境： - 架构：B/S（浏览器/服务器）架构，前后端不分离 - 前端：Bootstrap、JQuery - 后端：Django 开发环境 - 操作系统：Windows - 开发工具：Visual Studio Code 和 PyCharm 部署环境： - 操作系统：Linux 或 Ubuntu 文本摘要的实现有两种方式，一种是基于生成的方式，通过使用RNN等神经网络技术来完成。另一种则是抽取式的实现方法。本次作业主要关注于后者——即基于提取式的方法实现自动文本摘要，并重点讨论其背后使用的算法——textrank。 pagerank 算法在诸如谷歌这样的搜索引擎中被广泛应用，该算法根据网页之间的链接数量和质量对页面的重要性进行初步估计并据此排名。而 textrank 是一种改进版的 pagerank 算法，它利用文章内部词语共同出现的信息来抽取关键词和关键句子，并且不需要额外的训练数据或语料库的支持。
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