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基于Python的中文文本摘要程序实现.pdf

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简介:
本论文详细介绍了使用Python语言开发的一款中文文本自动摘取软件的具体实现过程与技术细节,旨在提升中文文档处理效率。 ```python #!/user/bin/python # coding:utf-8 __author__ = yan.shi import nltk import numpy import jieba import codecs N = 100 # 单词数量 CLUSTER_THRESHOLD = 5 # 单词间的距离 TOP_SENTENCES = 5 # 返回的top n句子 # 分句函数定义 def sent_tokenizer(texts): start = 0 i = 0 # 每个字符的位置 sentences = [] punt_list = .!?。!?.decode(utf8) # 标点符号列表 for text in texts: ```

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  • Python.pdf
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    本论文详细介绍了使用Python语言开发的一款中文文本自动摘取软件的具体实现过程与技术细节,旨在提升中文文档处理效率。 ```python #!/user/bin/python # coding:utf-8 __author__ = yan.shi import nltk import numpy import jieba import codecs N = 100 # 单词数量 CLUSTER_THRESHOLD = 5 # 单词间的距离 TOP_SENTENCES = 5 # 返回的top n句子 # 分句函数定义 def sent_tokenizer(texts): start = 0 i = 0 # 每个字符的位置 sentences = [] punt_list = .!?。!?.decode(utf8) # 标点符号列表 for text in texts: ```
  • Python和PyTorchCNNDailyMail
    优质
    本项目采用Python与深度学习框架PyTorch,实现了针对CNNDailyMail数据集的自动文本摘取系统,有效提取文章核心信息。 神经抽象摘要生成(seq2seq复制或指针网络覆盖)在PyTorch上的实现应用于CNN/Daily Mail数据集。
  • 使用 DeepSeek Python 代码生成
    优质
    本项目采用DeepSeek技术,通过Python代码实现高效、准确的文本摘要自动生成。适合需要快速获取文档核心信息的应用场景。 代码解释与使用说明如下: 依赖安装:需要安装transformers和torch库,可以通过命令`pip install transformers torch`进行安装。 模型加载:可以借助AutoTokenizer和AutoModelForSeq2SeqLM从Hugging Face平台加载用于文本摘要的DeepSeek分词器和模型。 输入处理:将待摘要的长文本赋值给long_text变量。使用分词器将其编码为模型可接受的输入张量,并将其移动到GPU上进行计算。 摘要生成:调用model.generate方法来生成摘要,可以通过设置max_length参数控制摘要的最大长度,通过num_beams参数调整束搜索算法中的束宽大小,同时可以利用early_stopping参数在找到合适的结果时提前终止搜索过程。 输出处理:使用分词器将模型生成的摘要张量解码为文本格式,并进行打印。
  • Java生成
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    本项目聚焦于在Java环境下实现高效准确的中文文本摘要自动生成技术,旨在优化信息检索与文献处理流程。 中文自动文摘系统采用jieba分词技术,并完全使用Java编写代码。该系统可以接收输入文本并生成指定长度的摘要。
  • 化:深度学习录方法研究
    优质
    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。
  • 生成技术
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    中文文本的摘要生成技术是一种自然语言处理方法,旨在自动提炼出文档中最关键的信息和核心观点,以简短的文字概括全文内容。这项技术在信息检索、文献分析等领域具有重要应用价值。 这段文字讨论了如何使用Python对中文文本进行摘要自动生成和抽取的技术。
  • 生成技术
    优质
    本文探讨了中文文本摘要自动生成的技术方法,涵盖了传统及现代算法模型,并分析其在实际应用中的效果与挑战。 中文自动文摘系统使用jieba分词技术,并完全采用Java语言编写。该系统能够根据给定的文本生成指定长度的摘要。
  • 数据集
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    中文长文本摘要数据集是由一系列中文文档及其人工编写的摘要构成,旨在促进自动文摘技术的研究与应用。 1. 中文数据集 2. 长文本数据集 3. 摘要生成、摘要抽取任务数据集
  • Python和PyTorch轻量化seq2seq模型
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    本研究提出了一种基于Python和PyTorch框架的轻量级seq2seq模型,专门用于高效生成高质量的文本摘要。该模型在保证计算效率的同时,优化了参数规模与训练复杂度,适用于大规模数据集处理。 使用PyTorch实现的轻量级seq2seq文本摘要模型。