หน้าแรก>การเขียนโปรแกรมที่เกี่ยวข้อง>ซอร์สโค้ดอื่น ๆ
ดาวน์โหลด

Summa - Textrank

การใช้งาน Textrank สำหรับการสรุปข้อความและการแยกคำหลักใน Python 3 พร้อมการปรับให้เหมาะสมกับฟังก์ชั่นความคล้ายคลึงกัน

คุณสมบัติ

  • การสรุปข้อความ
  • การสกัดคำหลัก

ตัวอย่าง

การสรุปข้อความ:

 >>> text = "" "การสรุปอัตโนมัติเป็นกระบวนการลดเอกสารข้อความด้วย 
โปรแกรมคอมพิวเตอร์เพื่อสร้างบทสรุปที่รักษาจุดที่สำคัญที่สุด 
ของเอกสารต้นฉบับ เนื่องจากปัญหาของการโอเวอร์โหลดข้อมูลเพิ่มขึ้นและเป็น 
ปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้นดังนั้นจึงมีความสนใจในการสรุปอัตโนมัติ -
เทคโนโลยีที่สามารถทำให้สรุปที่สอดคล้องกันคำนึงถึงตัวแปรเช่น 
ความยาวสไตล์การเขียนและไวยากรณ์ ตัวอย่างของการใช้เทคโนโลยีการสรุป 
เป็นเครื่องมือค้นหาเช่น Google การสรุปเอกสารเป็นอีกเรื่องหนึ่ง "" "

>>> จาก Summa Import Summarizer
>>> พิมพ์ (Summarizer.summarize (ข้อความ))
'การสรุปอัตโนมัติเป็นกระบวนการลดเอกสารข้อความด้วยคอมพิวเตอร์
โปรแกรมเพื่อสร้างบทสรุปที่ยังคงรักษาจุดที่สำคัญที่สุดของไฟล์
เอกสารต้นฉบับ '

การสกัดคำหลัก:

 >>> จากคำหลักนำเข้า Summa
>>> พิมพ์ (คำหลักคำสำคัญ (ข้อความ))
เอกสาร
การสรุป
การเขียน
บัญชี

โปรดทราบว่าการแบ่งบรรทัดในอินพุตจะถูกใช้เป็นตัวคั่นประโยคดังนั้นอย่าลืมประมวลผลข้อความของคุณล่วงหน้า

การติดตั้ง

ซอฟต์แวร์นี้มีอยู่ใน PYPI มันขึ้นอยู่กับ numpy และ scipy ห้องสมุด Python สองห้องสำหรับการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ PIP จะติดตั้งโดยอัตโนมัติพร้อมกับ Summa:

 PIP ติดตั้ง SUMMA

เพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นของการแยกคำหลักให้ติดตั้งรูปแบบ

ตัวอย่างเพิ่มเติม

  • การใช้งานบรรทัดคำสั่ง:

     ไฟล์ textrank -t

  • กำหนดความยาวของบทสรุปเป็นสัดส่วนของข้อความ (มีอยู่ใน keywords ):

     >>> จาก Summa.summarizer นำเข้าสรุป
>>> สรุป (ข้อความอัตราส่วน = 0.2)

  • กำหนดความยาวของบทสรุปด้วยจำนวนคำที่เป็นคำศัพท์ (มีอยู่ใน keywords ):

     >>> สรุป (ข้อความ, คำ = 50)

  • กำหนดภาษาข้อความอินพุต (มีอยู่ใน keywords )

    ภาษาที่มีอยู่คือภาษาอาหรับ, เดนมาร์ก, ดัตช์, อังกฤษ, ฟินแลนด์, ฝรั่งเศส, เยอรมัน, ฮังการี, อิตาลี, นอร์เวย์, โปแลนด์, พอร์เตอร์, โปรตุเกส, โรมาเนีย, รัสเซีย, สเปนและสวีเดน:

     >>> สรุป (ข้อความ, ภาษา = 'สเปน')

  • รับผลลัพธ์เป็นรายการ (มีอยู่ใน keywords ):

     >>> สรุป (ข้อความ, split = true)
['การสรุปอัตโนมัติเป็นกระบวนการลดเอกสารข้อความด้วยก
โปรแกรมคอมพิวเตอร์เพื่อสร้างบทสรุปที่ยังคงสำคัญที่สุด
คะแนนของเอกสารต้นฉบับ ']

การอ้างอิง

  • Mihalcea, R. , Tarau, P.: "Textrank: นำคำสั่งมาเป็นตำรา" ใน: Lin, D. , Wu, D. (Eds.) การดำเนินการของ EMNLP 2004. pp. 404–411 สมาคมภาษาศาสตร์การคำนวณบาร์เซโลนาสเปน กรกฎาคม 2547
  • Barrios, F. , López, F. , Argerich, L. , Wachenchauzer, R.: "การเปลี่ยนแปลงของฟังก์ชั่นความคล้ายคลึงกันของ Textrank สำหรับการสรุปอัตโนมัติ" Anales de las 44jaiio Jornadas Argentinas de Informática, Argentine Symposium เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์, 2015

เพื่ออ้างถึงงานนี้:

 @article {dblp: วารสาร/corr/barrioslaw16,
  ผู้แต่ง = {Federico Barrios และ
             federico l { '{o}} pez และ
             Luis Argerich และ
             Rosa Wachenchauzer}
  title = {รูปแบบของฟังก์ชันความคล้ายคลึงกันของ textrank สำหรับการสรุปอัตโนมัติ}
  journal = {corr}
  volume = {abs/1602.03606}
  ปี = {2016}
  url = {http://arxiv.org/abs/1602.03606}
  ArchivePrefix = {arxiv}
  eprint = {1602.03606}
  timestamp = {Wed, 07 มิ.ย. 2017 14:40:43 +0200},
  biburl = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/barrioslaw16}
  bibSource = {DBLP ชีวประวัติวิทยาศาสตร์วิทยาศาสตร์, https://dblp.org}
-

Summa เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่เปิดตัวภายใต้ใบอนุญาต MIT (MIT)

ลิขสิทธิ์ (c) 2014 - ตอนนี้ Summa NLP

ขยาย
ข้อมูลเพิ่มเติม
แอปที่เกี่ยวข้อง
แนะนำสำหรับคุณ
ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ทั้งหมด