一.摘要种类 抽取式摘要 直接从原文中抽取一些句子组成摘要.本质上就是个排序问题,给每个句子打分,将高分句子摘出来,再做一些去冗余(方法是MMR)等.这种方式应用最广泛,因为比较简单.经典方法有LexRank和整数线性规划(ILP). LexRank是将文档中的每个句子都看作节点,句子之间的相似度看作节点之间的边的权重,构建一个graph:然后再计算每个节点的分数,这个打分的计算方式可以是度中心度(Degree centrality).PageRank中心度等(论文里说这两种计算方式其实效果没有

SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典. Features • 中文分词(Character-Based Generative Model) • 词性标准(TnT 3-gram 隐马) • 情感分析(现在训练数据主要是买卖东西时的评价,所以对其

最近需要做一些文本摘要的东西,选取了TextRank(论文参见<TextRank: Bringing Order into Texts>)作为对比方案,该方案可以很方便的使用Python相关库进行实现. 下面介绍如何利用Python实现一个简单的文本摘要工具. Demo [前期准备]: Python 2.7.x - 当然也推荐Python3,少掉很多编码问题.信仰选2! jieba分词 - 最好的python中文分词工具(最新清华出了个THULAC,有兴趣的可以试试,看对比效果似乎更好) ne

前段时间,领导要求出一个关键字提取的微服务,要求轻量级. 对于没写过微服务的一个小白来讲.有点赶鸭子上架,但是没办法,硬着头皮上也不能说不会啊. 首先了解下公司目前的架构体系,发现并不是分布式开发,只能算是分模块部署.在上网浏览了下分词概念后,然后我选择了Gradle & HanLP & SpringBoot & JDK1.8 & tomcat8 & IDEA工具来实现. Gradle 我也是第一次听说,和Maven一样,可以很快捷的管理项目需要的jar.下载,解压

一.概述 二.纯文本摘要 三.HTML摘要 一.概述 在博客系统的文章列表中,为了更有效地呈现文章内容,从而让读者更有针对性地选择阅读,通常会同时提供文章的标题和摘要. 一篇文章的内容可以是纯文本格式的,但在网络盛行的当今,更多是HTML格式的.无论是哪种格式,摘要 一般都是文章 开头部分 的内容,可以按照指定的 字数 来提取. 二.纯文本摘要 纯文本文档 就是一个长字符串,很容易实现对它的摘要提取: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- "

将tags标签的值赋到SEO关键词上 admin\article_edit.aspx中 $(function () {  方法中加上 //tags的值赋到SEO关键词上 $("#txtTags").blur(function () { $("#txtSeoKeywords").val($(this).val()); }); 将摘要的值赋到SEO描述admin\article_edit.aspx.cs中model.seo_description = txtSeoDes

在文本搜索引擎项目中,需要对已排序的文章进行摘要提取,然后与标题,路径一起封装成Json数据返回客户端.因此这里我自己写一个自动摘要,来大概完成这个任务.在自动摘要提取过程中,使用了一个分词库:CppJieba分词库.因此在头文件中包含了头文件 “Application.hpp”. 思路: 1.对文章提取关键字.通常,关键字能够代表这篇文章的所描述的内容.因此使用CppJieba分词库中“Application.hpp”中api  extract()进行关键字提取.我提取的是前50个,若文章关键

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."

本文介绍TextRank算法及其在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要中的应用. TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法,通过把文本分割成若干组成单元(句子),构建节点连接图,用句子之间的相似度作为边的权重,通过循环迭代计算句子的TextRank值,最后抽取排名高的句子组合成文本摘要.本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank,并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用. 介绍 文本摘要是自然语言处理(NLP)的应用之一,一定会对我们

我们将现有的 提取方法(Extractive)(如LexRank,LSA,Luhn和Gensim现有的TextRank摘要模块)与含有51个文章摘要对的Opinosis数据集进行比较.我们还尝试使用Tensorflow的文本摘要算法进行抽象技术(Abstractive),但由于其极高的硬件需求(7000 GPU小时,$ 30k云信用额),因此无法获得良好的结果. 为什么要文字摘要? 随着推送通知和文章摘要获得越来越多的需求,为长文本生成智能和准确的摘要已经成为流行的研究和行业问题. 文本摘要有两

感谢:https://www.jianshu.com/p/04b6dd396d62 Transformer模型由<Attention is all your need>论文中提出,在seq2seq中应用,该模型在Machine Translation任务中表现很好. 动机 常见的seq2seq问题,比如摘要提取,机器翻译等大部分采用的都是encoder-decoder模型.而实现encoder-decoder模型主要有RNN和CNN两种实现: CNN cnn 通过进行卷积,来实现对输入数据的特

加解密Crypt:内部提供多种加解密方式.信息摘要提取.随机数产生等,具体的算法内部实现不做研究学习: DigestEngine.h :DigestEngine类作为各种摘要提取的基类,提供必要的接口:update:参数为提供将被提取的数据信息,digest:获取信息摘要,digestLength:获取信息摘要的长度: reset:重置将被提取的数据信息以重新产生信息摘要计算,digestToHex与digestFromHex:信息摘要与十六进制数据串相互转化,updateImpl:更新数据信息

python实现文章或博客的自动摘要(附java版开源项目) 写博客的时候,都习惯给文章加入一个简介.现在可以自动完成了!TF-IDF与余弦相似性的应用(三):自动摘要 - 阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/automatic_summarization.html idf.txt来自 https://github.com/jannson/yaha/blob/master/yaha/analyse/idf.txtpython分词库中:ht

一直以来对公钥和私钥都理解得不是很透彻,感觉到模棱两可.今天在网上找了半天,通过查看对这个密钥对的理解,总算弄清楚了.      公钥和私钥就是俗称的不对称加密方式,是从以前的对称加密(使用用户名与密码)方式的提高.用电子邮件的方式说明一下原理.      使用公钥与私钥的目的就是实现安全的电子邮件,必须实现如下目的:      1. 我发送给你的内容必须加密,在邮件的传输过程中不能被别人看到.      2. 必须保证是我发送的邮件,不是别人冒充我的.      要达到这样的目标必须发送邮件的

导读:在设计博客类站点时,有时会需要在发布文章时同步发布在微博上.本文阐述了实现该功能的基本方式. 准备工作   作为新浪微博的开发者,需要有身份验证: 个人身份认证的审核,一般一个工作日: 接着是提交网站的审核,境内的就是提交备案号.境外的提交所在网站的境外证明即可:也是一个工作日左右: 通过个人身份审核之后,就可以创建应用.调用接口了,这时得到的权限相对低点: 网站不提交审核或未通过审核,对发微博没有影响:只是在发的微博下面会显示"未审核应用"; 审核之后显示的为网站应用名称:im

Jcseg是什么? Jcseg是基于mmseg算法的一个轻量级中文分词器,同时集成了关键字提取,关键短语提取,关键句子提取和文章自动摘要等功能,并且提供了一个基于Jetty的web服务器,方便各大语言直接http调用,同时提供了最新版本的lucene, solr, elasticsearch的分词接口!Jcseg自带了一个 jcseg.properties文件用于快速配置而得到适合不同场合的分词应用,例如:最大匹配词长,是否开启中文人名识别,是否追加拼音,是否追加同义词等! Jcseg核心功能:

Atitit 乌合之众读后感attilax总结 与读后感结构规范总结 1. 背景概览与鸟瞰overview 1 1.1. 社会背景 与 历史事件背景  与历史时间背景 1 1.2. 书籍简绍 2 1.3. 作者简介 2 1.4. 目录(17章) 2 2. 过滤与摘要提取 3 2.1. 关键词 3 2.2. 经典语录提取 3 2.3. 成语提取 3 2.4. 典故提取 3 2.5. 其他故事提取 3 2.6. 精华与糟粕(反模式) 3 3. 二次加工 ,水平扩展 垂直扩展 自定义评价 4 3.1.

你基本上需要做的是构建一个证书链,如果你没有得到它作为一个链.证书链基本上由第零个位置的最终实体证书(也是叶证书,链中最重要的证书)组成,其次是次要证书. CA证书是最不重要的. 所以这是通常的X.509证书链的样子: 3. CA Certificate (self-signed) 根证书,CA证书是最不重要 | |__ 2. Sub CA Certificate (signed by the above CA) | |__ 1. Sub-sub CA Certificate (if any)

Hanlp是由一系列模型与算法组成的工具包,目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用.Hanlp具备功能完善.性能高效.架构清洗.语料时新.可自定义的特点:提供词法分析(中文分词.磁性标注.命名实体识别).句法分析.文本分类和情感分析等功能. 本篇将用户输入的语句根据词库进行分词.关键词提取.摘要提取.词库维护.   工具类名称:DKNLPBase 1.标准分词 方法签名:List<Term> StandardTokenizer.segment(String txt); 返回:分词列表. 签名

选取程序中使用的一部分代码: public function buildExcerptRows($ids) { $options = array( 'before_match' => '<b style="color:red">', 'after_match' => '</b>', 'chunk_separator' => '...', 'limit' => 256, 'around' => 5, 'exact_phrase' =&

Client 发送请求 login 请求 --> Server 接受请求 --> 根据 authorized_key 文件中的对应 Client 的 ip 地址的公钥对一串随机数进行加密 --> 将加密之后的随机数发送给 Client --> Client 使用私钥进行解密 --> 使用MD根据当前的 Session Key 和 随机数 进行摘要提取 --> Client 将摘要, Session Key 和 随机数发送给 Server --> Server 对