文本摘要涉及減少文本中的單詞數量，同時保持其意義。它提高了效率，減少了閱讀多篇文章的時間。本文我們將演示如何使用Python實現文本摘要自動化。

閱讀文章中的所有文字并提取摘要是一項耗時而乏味的工作。幸運的是，我們可以使用NLP模型自動生成文本摘要。而且越來越多的媒體平臺使用NLP進行文本摘要生成。本文我們將演示如何使用Python對文章進行總結。

什么是文本摘要?

本質上，任務是將文本作為輸入并輸出其摘要。關鍵是確保輸入文本的整體含義保留在摘要文本中。

有兩種關于文本總結的技術。其中一種技術稱為提取文本摘要技術。它涉及從文本中提取最重要的單詞。另一種技術稱為抽象摘要，涉及使用已知的學習詞匯來解釋輸入文本。

在本文中，我將專注于提取摘要技術。

獲取文本

幾乎所有主要機構都在利用自然處理語言(NLP)模型來總結文本。例如，我們可以在社交媒體平臺上找到對一家公司的數千甚至數百萬條評論。使用文本摘要器可以實現對某個主題的公正看法。文本摘要的一種方法可以像刪除不重要的單詞一樣直接，對每個單詞進行評分并只保留包含最重要單詞的句子。

詳細來說，Twitter是最大的微博社交媒體平臺之一。我們可以嘗試獲取一段時間內關于某個主題的所有推文，并將它們與來自Google的新聞文章結合起來。這可能會為我們提供對某個主題的公正看法。

一旦組合文本準備就緒，我們就可以使用文本摘要器為我們總結文本。我們可以在去除文本中的噪聲后對每個單詞進行排名，然后根據構成句子的單詞的排名對每個句子進行排名，最后取排名最高的句子。

如何總結文本摘要?

我們將專注于提取摘要技術。它涉及從文本中提取最重要的單詞。這意味著我們需要計算每個單詞的重要性分數。有時，數據可能包含大量噪聲。因此，我們的第一個目標是刪除那些沒有增加價值的詞語。

關鍵是專注于關鍵信息并去除噪音。下面的代碼執(zhí)行以下關鍵步驟：

1.軟件包下載完成后，第一步就是通過執(zhí)行間歇處理、去掉標點符號和停止文字來對文本進行預處理。

2.計算機理解數字。我們需要將文本轉換為數字。下一步是根據每個單詞的頻率對其進行評分或排名，然后對頻率分數進行歸一化。然后我們將創(chuàng)建一個map，其中map的鍵是單詞，值是分數。

3.然后，通過將構成句子的單個單詞的分數相加，為每個句子賦予一個重要性分數。

4.最后返回前3個句子來總結文本。

以上內容為大家介紹了使用Python總結文本文章，希望對大家有所幫助，如果想要了解更多Python相關知識，請關注IT培訓機構:千鋒教育。http://www.parentadvocate.org/