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 -*- "

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

gensim.summarization库的函数 gensim.summarization.summarize(text, ratio=0.2, word_count=None, split=False) Parameters(参数): text : str Given text. ratio : float, optional Number between 0 and 1 that determines the proportion of the number of sentences of

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."

如果您要花时间浏览网页,您可能遇到的一项任务就是从HTML中删除可见的文本内容. 如果您使用的是Python,我们可以使用BeautifulSoup来完成此任务. 设置提取 首先,我们需要获取一些HTML.我将使用Troy Hunt最近关于"Collection#1"Data Breach的博客文章. 以下是您下载HTML的方法: import requests url = 'https: //www.troyhunt.com/the-773-million-record-collec

文本摘要方法有很多,主要分为抽取式和生成式,应用比较多的是抽取式,也比较简单,就是从文本中抽取重要的句子或段落.本方法主要是利用句子中的关键词的距离,主要思想和参考来自阮一峰的网络日志http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/automatic_summarization.html#!/user/bin/python # coding:utf-8 __author__ = 'yan.shi' import nltk import numpy import ji

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

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

因业务需求,需要提取文本中带有检查字样的每一行. 样本如下: 1 投入10kVB.C母分段820闭锁备自投压板 2 退出10kVB.C母分段820备投跳803压板 3 退出10kVB.C母分段820备投合820压板 4 检查2.3号主变压器分头位置一致 5 合上820断路器 6 检查820断路器确带负荷 7 检查2号.3号主变压器负荷分配正常 8 拉开802断路器 9 检查802断路器在分闸位置 10 检查3号主变压器不过负荷 我们要用的包:re(python 强大的正则包),codecs(专门

1.下载并安装PDFMiner 从https://pypi.python.org/pypi/pdfminer/下载PDFMineer wget https://pypi.python.org/packages/57/4f/e1df0437858188d2d36466a7bb89aa024d252bd0b7e3ba90cbc567c6c0b8/pdfminer-20140328.tar.gz#md5=dfe3eb1b7b7017ab514aad6751a7c2ea 加压并安装 .tar.gz cd

TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法,其基本思想来源于谷歌的 PageRank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. 自动文本摘要是自然语言处理(NLP)领域中最具挑战性和最有趣的问题之一.它是一个从多种文本资源(如书籍.新闻文章.博客帖子.研究类论文.电子邮件和微博)生成简洁而有意义的文本摘要的过程.由于大量文本数据的可获得性,目前对自动文本摘要

         如何使用免费PDF控件从PDF文档中提取文本和图片 概要 现在手头的项目有一个需求是从PDF文档中提取文本和图片,我以前也使用过像iTextSharp, PDFBox 这些免费的PDF插件,可是这次都测试了一下,或多或少有一些地方不是很满意.最后同事推荐我使用免费的Spire.PDF,结果真是让我惊喜.最重要的是,作为一家中国企业,他们还能提供完全没有时差的免费中文技术支持.所以迫不及待的想和大家分享一下我的使用经验. 开发环境需求 首先,从Codeplex官网下载免费的Spi

使用Jsoup来对html进行处理比较方便,你可能会用它来提取文本或清理html标签.如果你想提取文本时保留标签,可以使用Jsoup.clean方法,参数为html及标签白名单: Jsoup.clean(html, new Whitelist().addTags("img").addAttributes("img", "data-original", "align", "alt", "height

在ABBYY FineReader 12 OCR文字识别软件中,有一个插件ABBYY Screenshot Reader,通常情况下与ABBYY FineReader 12一起安装到计算机中,它是一款易于使用的智能型应用程序,可以从屏幕上的任何区域抓取图像和文本,且能够将这些图像和文本转换为可编辑的格式,无需再重新输入,使得重新利用数字文档.电子邮件或报告内容变得简单,支持超过180种语言,识别精确度也很出色. 只需点击几下,便可从打开的文档.文件菜单.网页.演示文稿.Flash内容和PDF文件

图像处理经常需要提取图片的ROI,本文使用Python提取图片的ROI. 使用的Module是PIL (Pillow),一个图像处理库,用到的函数为类 Image 中的 crop 方法. 函数原型为: Image.crop(box=None) Returns a rectangular region from this image. The box is a 4-tuple defining the left, upper, right, and lower pixel coordinate.

测试中经常会遇到对数据的处理,比如我要删除某些特定数据,数据源是从网页请求中抓取,这时候可能复制下来一大堆内容,其中我们只需要特定的某些部分,笔者通常做法是拷贝到notepad++中处理,结合RegTester工具,但是RegTest需要导出匹配数据,不能直接拷贝,稍微麻烦了一点点......于是想用vba写一个正则表达式提取工具好了,又不花时间.(晕,刚想起来其实会有在线工具的,比如:http://tool.oschina.net/regex/),虽然找到了在线工具,还是说一下自己做的这个吧~

一(单文件转换):下载pdfbox包,百度搜pdfbox.(fontbox-1.8.16.jar和pdfbox-app-1.8.16.jar) package pdf; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.OutputStreamWriter; import org.apache.pdfbox.pdfparser.PDFParser; import org.apache.p

背景:使用CTS框架运行完测试后,会在logs中生成devices_log和host_log,在results中生成相应的结果(报告).根据报告信息我们可以得知失败的用例,但是却不能知道为什么用例会失败,是脚本有问题?设备有问题?还是其他......此时我们就得通过 截图.视频.log等信息进行分析.然而事实却是很痛苦的,打开log一看密密麻麻的,整个module的日志都在这里面.我就看失败的那条日志,难道还要我选中一段,然后Ctrl+C.Ctrl+V吗?那条用例的log有上千行啊!mmp(通过

本文是csu_zipple 分享的关于使用hanlp汉语言处理包提取关键词的过程一个简单的记录分享.想要使用hanlp提取文本关键词的新手朋友们可以参考学习一下! 如何在一段文本之中提取出相应的关键词呢? 之前有想过用机器学习的方法来进行词法分析,但是在项目中测试时正确率不够.于是这时候便有了 HanLP-汉语言处理包 来进行提取关键词的想法. 下载:.jar .properties data等文件 请到大快搜索官网下载 HanLP新版本,1.7.1数据包下载[gitub上也可以下载] 在int

python操作txt文件中数据教程[2]-python提取txt文件中的行列元素 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 原始txt文件 程序实现后结果-将txt中元素提取并保存在csv中 程序实现 import csv filename = "./test/test.txt" Sum_log_file = "./test/sumlog_test.csv" Individual_log_file = "./test/Individual_