前不久做了有关自动文摘的学习,采用方法是TextRank算法,整理和大家分享. 一. 关于自动文摘 利用计算机将大量的文本进行处理,产生简洁.精炼内容的过程就是文本摘要,人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容,这不仅大大节省时间,更提高阅读效率.但人工摘要耗时又耗力,已不能满足日益增长的信息需求,因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生.近年来,自动文摘.信息检索.信息过滤.机器识别.等研究已成为了人们关注的热点. 自动文摘(Automatic Summarization)的方法主要有两种:E…

先说一下自动文摘的方法.自动文摘(Automatic Summarization)的方法主要有两种:Extraction和Abstraction.其中Extraction是抽取式自动文摘方法,通过提取文档中已存在的关键词,句子形成摘要:Abstraction是生成式自动文摘方法,通过建立抽象的语意表示,使用自然语言生成技术,形成摘要.由于生成式自动摘要方法需要复杂的自然语言理解和生成技术支持,应用领域受限.所以本人学习的也是抽取式的自动文摘方法. 目前主要方法有: 基于统计:统计词频,位置等信息…

摘抄自微信公众号:AI学习与实践 TextRank,它利用图模型来提取文章中的关键词.由 Google 著名的网页排序算法 PageRank 改编而来的算法. PageRank PageRank 是一种通过网页之间的超链接来计算网页重要性的技术,以 Google 创办人 Larry Page 之姓来命名,Google 用它来体现网页的相关性和重要性. PageRank 通过网络浩瀚的超链接关系来确定一个页面的等级,把从 A 页面到 B 页面的链接解释为 A 页面给 B 页面投票,Google 根…

自动文档摘要评价方法大致分为两类: (1)内部评价方法(Intrinsic Methods):提供参考摘要,以参考摘要为基准评价系统摘要的质量.系统摘要与参考摘要越吻合, 质量越高. (2)外部评价方法(Extrinsic Methods):不提供参考摘要,利用文档摘要代替原文档执行某个文档相关的应用.例如:文档检索.文档聚类.文档分类等, 能够提高应用性能的摘要被认为是质量好的摘要. 其中内部评价方法,是比较直接比较纯粹的,被学术界最常使用的文摘评价方法,将系统生成的自动摘要与专家摘要采用一定…

参考资料:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/automatic_summarization.html http://joshbohde.com/blog/document-summarization 1.介绍 1.本文自动文本摘要实现的依据就是词频统计 2.文章是由句子组成的,文章的信息都包含在句子中,有些句子包含的信息多,有些句子包含的信息少. 3.句子的信息量用"关键词"来衡量.如果包含的关键词越多,就说明这个句子越重要. 4."…

https://www.biaodianfu.com/automatic-text-summarizer.html 利用计算机将大量的文本进行处理,产生简洁.精炼内容的过程就是文本摘要,人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容,这不仅大大节省时间,更提高阅读效率.但人工摘要耗时又耗力,已不能满足日益增长的信息需求,因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生.近年来,自动摘要.信息检索.信息过滤.机器识别.等研究已成为了人们关注的热点. 自动摘要(Automatic Summarization)的方…

前不久做了有关自动文摘的学习,采用方法是TextRank算法,整理和大家分享. 一. 关于自动文摘 利用计算机将大量的文本进行处理,产生简洁.精炼内容的过程就是文本摘要,人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容,这不仅大大节省时间,更提高阅读效率.但人工摘要耗时又耗力,已不能满足日益增长的信息需求,因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生.近年来,自动文摘.信息检索.信息过滤.机器识别.等研究已成为了人们关注的热点. 自动文摘(Automatic Summarization)的方法主要有两种:E…

文本自动摘要 - 阅读笔记 自动文摘要解决的问题描述很简单,就是用一些精炼的话来概括整篇文章的大意,用户通过阅读文摘就可以了解到原文要表达的意思. 问题包括两种解决思路, 一种是extractive,抽取式的,从原文中找到一些关键的句子,组合成一篇摘要:[最主流.应用最多.最容易的方法] 另外一种是abstractive,摘要式的,这需要计算机可以读懂原文的内容,并且用自己的意思将其表达出来.[相对来说更有一种真正人工智能的味道] 单文档Extractive (抽取式)Summarization…

一 概述 1.1 自然语言处理四大任务 序列标注 分词 词性标注 命名实体识别 分类任务 文本分类 情感分析 判断句子关系 问答系统 对话系统 阅读理解 生成任务 机器翻译 自动文摘 图像描述生成 1.2 关键词 研究 One-Hot编码 / N-Gram / NNLM(神经语言模型) TF-IDF / BM25 / Word2Vec / TextRank Seq2Seq / Attention / BERT 评测 ROUGE / AUC / P-R-F 二 会议 会议/组织:ACL(Assoc…

前言 本文主要是对TF-IDF和BM25在公式推演.发展沿革方面的演述,全文思路.图片基本来源于此篇公众号推文<搜索中的权重度量利器: TF-IDF和BM25>,侵删. 一 术语 TF: Term Frequency,词频:衡量某个指定的词语在某份[文档]中出现的[频率] IDF: Inverse Document Frequency,逆文档频率:一个词语[普遍重要性]的度量. TF-IDF = TF*IDF 一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字…

前言 PageRank是TextRank的前身.顾名思义,TextRank用于文本重要性计算(语句排名)和文本摘要等NLP应用,而Page最初是因搜索引擎需要对网页的重要性计算和排名而诞生.本着追本溯源.知其然要知其所以然的目的,而进行实践层面的研究和实现. 网上博客很多,但真正把一件事情讲懂,讲清楚的,一直很少.我来试试,把原理和编程实现一并说个明白. + 作者:Johnny Zen + 单位:西华大学 计算机学院 + 博文地址:https://www.cnblogs.com/johnnyze…

Python标准库tempfile的使用总结 临时文件是计算机程序存储临时数据的文件,它的扩展名通常是".temp".本文用于记录使用Python提供的临时文件API解决实际问题的过程,主要内容包括问题描述.tempfile库简要介绍.解决方案等. Python标准库tempfile的使用总结 问题描述 tempfile库 解决方案 总结 参考材料 问题描述 一些开源工具提供的接口有时不能满足特定场景下的需求,需要根据实际情况进行调整.比如基于Java的自动文摘工具PKUSUMSUM,…

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分…

knn法是一种基本分类与回归方法 应用:knn算法不仅可以用于分类,还可以用于回归.. 1.文本分类:文本分类主要应用于信息检索,机器翻译,自动文摘,信息过滤,邮件分类等任务. 2.可以使用knn算法做到比较通用的现有用户产品推荐,基于用户的最近邻(长得最像的用户)买了什么产品来推荐是种介于电子商务网站和sns网站之间的精确营销.只需要定期(例如每月)维护更新最近邻表就可以,基于最近邻表做搜索推荐可以很实时 优点: 1.简单,易于理解,易于实现,无需估计参数,无需训练,选择合适的k,对异常值不敏…

在实际应用中,我们经常需要解决这样一类问题:如何计算一个句子的概率?如: 机器翻译:P(high winds tonite) > P(large winds tonite) 拼写纠错:P(about fifteen minutes from) > P(about fifteenminuets from) 语音识别:P(I saw a van) >> P(eyes awe of an) 音字转换:P(你现在干什么|nixianzaiganshenme) > P(你西安在干什么|…

Chardet,字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama,主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable,主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib,Python标准库,计算文本差异 Levenshtein,快速计算字符串相似度. fuzzywuzzy,字符串模糊匹配. esmre,正则表达式的加速器. shortuuid,一组简洁URL/UUID函数库. ftfy,Unicode文本工具 unidecode,ascii和U…

1.需求(Need) 随着社会的发展,互联网产业得到了飞速的发展,如今,互联网在各个领域都取得了至关重要的作用,随之而来的数量庞大的数据也让我们每个人在学习生活中倍感压力,如何才能在这些数据中找到自己需要的,如何才能更快捷的,更方便的在大海般的数据中找到自己需要的那一部分.这一切的一切,都是在考验IT工作者对于数据处理的能力. 必须需求: 为了使用户使用更加简单,理解更加容易,为此发展出来关键词抽取以及Tagging这些技术. 所谓关键词,百度百科上这么说:特指单个媒体在制作使用索引时,所用到的…

两周以前读了些文档自动摘要的论文,并针对其中两篇( [2] 和 [3] )做了presentation.下面把相关内容简单整理一下. 文本自动摘要(Automatic Text Summarization)就是说在不改变文档原意的情况下,利用计算机程序自动地总结出文档的主要内容.自动摘要的应用场景非常多,例如新闻标题生成.科技文献摘要生成.搜索结果片段(snippets)生成.商品评论摘要等.在信息爆炸的互联网大数据时代,如果能用简短的文本来表达信息的主要内涵,无疑将有利于缓解信息过载问题. 一…

在上一篇博客中介绍的论文"Show and tell"所提出的NIC模型采用的是最"简单"的encoder-decoder框架,模型上没有什么新花样,使用CNN提取图像特征,将Softmax层之前的那一层vector作为encoder端的输出并送入decoder中,使用LSTM对其解码并生成句子.模型非常直观,而且比常规的encoder-decoder框架还要简单一点(图像特征只在开始时刻输入了decoder,此后就不输入了),但是训练的过程非常讲究,因此取得了20…

依存句法分析,法国语言学家L.Tesniere1959年提出.句法,句子规则,句子成分组织规则.依存句法,成分间依赖关系.依赖,没有A,B存在错误.语义,句子含义. 依存句法强调介词.助词划分作用,语义依存注重实词间逻辑关系.依存句法随字面词语变化不同,语义依存不同字面词语可同一意思,句法结构不同句子语义关系可相同.依存句法分析和语义分析结合,计算机理解句子含义,匹配到最合适回答,通过置信度匹配实现聊天回答. 依存句法分析,确定句式句法结构(短语结构)或句子词汇依存关系.依存句法分析树,子节点依…

聊天机器人知识主要是自然语言处理.包括语言分析和理解.语言生成.机器学习.人机对话.信息检索.信息传输与信息存储.文本分类.自动文摘.数学方法.语言资源.系统评测. NLTK库安装,pip install nltk .执行python.下载书籍,import nltk,nltk.download(),选择book,点Download.下载完,加载书籍,from nltk.book import * .输入text*书籍节点,输出书籍标题.搜索文本,text1.concordance("forme…

SRILM是一个建立和使用统计语言模型的开源工具包,从1995年开始由SRI 口语技术与研究实验室(SRI Speech Technology and Research Laboratory)开发,现在仍然不断推出新版本,被广泛应用于语音识别.机器翻译等领域.这个工具包包含一组C++类库.一组进行语言模型训练和应用的可执行程序等.利用它可以非常方便地训练和应用语言模型.给定一组连续的词,调用SRILM提供的接口,可以得到这组词出现的概率. http://www.jianshu.com/p/5b1…

Chardet,字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama,主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable,主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib,[Python]标准库,计算文本差异 Levenshtein,快速计算字符串相似度. fuzzywuzzy,字符串模糊匹配. esmre,正则表达式的加速器. shortuuid,一组简洁URL/UUID函数库. ftfy,Unicode文本工具 unidecode,ascii…

<统计自然语言处理> 一些基础理论概念,涉及统计自然语言处理的基本概念.理论方法和新研究进展,内容包括形式语言与自动机及其在自然语言处理中的应用.语言模型.隐马尔可夫模型.语料库技术.汉语自动分词与词性标注.句法分析.词义消歧.篇章分析.统计机器翻译.语音翻译.文本分类.信息检索与问答系统.自动文摘和信息抽取.口语信息处理与人机对话系统等,既有对基础知识和理论模型的介绍,也有对相关问题的研究背景.实现方法和技术现状的详细阐述. 相关视频:自然语言理解 下载:统计自然语言处理 <中文信息处…

http://52opencourse.com/111/斯坦福大学自然语言处理第四课-语言模型(language-modeling) 一.课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课:https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记,以课程PPT/PDF为主,其他参考资料为辅,融入个人拓展.注解,抛砖引玉,欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学…

Python的第三方库多的超出我的想象. python 第三方模块 转 https://github.com/masterpy/zwpy_lst   Chardet,字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama,主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable,主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib,Python标准库,计算文本差异 Levenshtein,快速计算字符串相似度. fuzzywuzzy,字符串模糊匹配. esm…

库名称简介 Chardet字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. 学习Python中有不明白推荐加入交流群                 号:516107834                 群里有志同道合的小伙伴,互帮互助,                 群里有不错的学习教程! difflib,[Python]标准库,计算文本差异 Levens…

一.自然语言处理概述 1)自然语言处理:利用计算机为工具,对书面实行或者口头形式进行各种各样的处理和加工的技术,是研究人与人交际中以及人与计算机交际中的演员问题的一门学科,是人工智能的主要内容. 2)自然语言处理是研究语言能力和语言应用的模型,建立计算机(算法)框架来实现这样的语言模型,并完善.评测.最终用于设计各种实用系统. 3)研究问题(主要): 信息检索 机器翻译 文档分类 问答系统 信息过滤 自动文摘 信息抽取 文本挖掘 舆情分析 机器写作 语音识别 自然语言的困难: 场景的困难:语言的…

1.需求(Need) 伴随着经济的发展,科学技术取得了飞速的发展,互联网在各行各业的发展中取得了广泛的应用.随着这些事物的发展,我们每个人都会接触到相当庞大的数据.如何在这些数据中找到自己需要的,如何给这些数据分门别类,如何做中英对照扩展用户量......这一切的一切,都是在考验IT工作者对于数据处理的能力. 必须需求: 为了使用户使用更加简单,理解更加容易,为此发展出来关键词抽取&Tagging这些技术. 所谓关键词,就是是为了文献标引工作, 从报告.论文中选取出来用以表示全文主题内容信息的单…

基础研究 词法与句法分析:李正华.陈文亮.张民(苏州大学) 语义分析:周国栋.李军辉(苏州大学) 篇章分析:王厚峰.李素建(北京大学) 语言认知模型:王少楠,宗成庆(中科院自动化研究所) 语言表示与深度学习:黄萱菁.邱锡鹏(复旦大学) 知识图谱与计算:李涓子.候磊(清华大学) 应用研究 文本分类与聚类:涂存超,刘知远(清华大学) 信息抽取:孙乐.韩先培(中国科学院软件研究所) 情感分析:黄民烈(清华大学) 自动文摘:万小军.姚金戈(北京大学) 信息检索:刘奕群.马少平(清华大学) 信息推荐与过滤…