本文约3300字，建议阅读10分钟。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。值得高兴的是，这项技术已经在这里了。自动文本摘要是自然语言处理领域中最具挑战性和最有趣的问题之一。由于大量文本数据的可获得性，目前对自动文本
随着数字媒体和出 版业的不断发展，谁还有时间浏览整篇文章/文档/书籍来决定它们是否有用?值得庆幸的是 - 我们已经有了 文本摘要技术。您是否用过一款名为 inshorts 的移动 APP?由于我们面临着大量的文本数据，近来对自动文本摘要系统的需求十分惊人
用python写了一个简单版本的textrank，实现提取关键词的功能。self.word_list = [s.word for s in seg_result if s.flag in tag_filter]
文本的关键词可以被认为“浓缩”了整篇文章的主旨和要义，是一篇文章高度概括的自然语言表示形式。从最简单的TF-IDF计算词语权重，到TextRank和LDA等无监督的方法，再到目前广泛使用的Seq2Seq等神经网络模型，无一不在关键词提取领域有着众多实践和探
关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还不支持全文搜索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论文的词语。因此，目前依然可以在论文中看到关键词这一项。从逻辑上说，后者比前着在实际使用中更有意义。下面将会依次
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