文本摘要生成的多個方面闡述

一、文章摘要自動生成

文章摘要自動生成是文本摘要生成的一種常見方式。它可以根據一篇文章的關鍵信息，自動提取最重要的內容，並生成文章概述。自動摘要的過程一般包括分詞、句子分割、關鍵詞提取等步驟。自動摘要的結果可以大大減輕人工閱讀負擔，提高文章閱讀效率。同時，自動摘要可以生成吸引讀者眼球的文章概述，提高文章的點擊率。

下面是使用Python的gensim庫實現文章摘要自動生成的示例代碼：

from gensim.summarization.summarizer import summarize
import requests

url = 'https://news.cnblogs.com/n/648307/'
res = requests.get(url)
content = res.text
summary = summarize(content)
print(summary)

二、文本摘要自動生成工具

文本摘要自動生成工具是目前比較常見的一種文本摘要生成方式。這些工具一般提供了可視化的界面，用戶可以直接輸入一篇文章（或者粘貼文章鏈接），選擇摘要長度、關鍵詞提取方式等參數，即可生成摘要。這種方式通常不需要用戶了解複雜的演算法和編碼知識，極大地降低了門檻，使得普通人也能夠自動生成摘要。

下面是使用百度AI的文本摘要自動生成工具的示例代碼：

import requests,json

url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/nlp/v1/news_summary"
data = {
    "title": "烏鎮互聯網大會開幕 張勇呼籲互聯網企業注重長期",
    "content": "10月20日，第六屆世界互聯網大會河南駐京辦舉行新聞發布會，介紹此屆大會籌備情況。此前，第六屆世界互聯網大會組委會在鄭州、北京宣布，此次大會將於11月22日至24日在浙江桐鄉烏鎮舉行。屆時百餘位國家元首、政府首腦和國際組織負責人，以及世界500強企業、全球知名互聯網企業負責人、行業專家學者等將齊聚烏鎮。烏鎮已成為全球範圍內互聯網企業參展和進行創新合作的重要平台。張勇表示，互聯網企業要始終關注長期，播下明天的種子。要圍繞數字中國、健康中國、智慧城市等展開創新合作，構建數字化新生活，推動數字產業高質量發展。",
    "max_summary_len": 150,
    "model": "NewsSummary",
    "content_type": 0
}

access_token = "xxxxxx" # 請將xxxxxx替換為實際的access_token
url = url + "?charset=UTF-8&access_token=" + access_token
response = requests.post(url, json=data)
result = json.loads(response.text)
summary = result["summary"]
print(summary)

三、文章內容摘要生成器

文章內容摘要生成器是一種定製化的文本摘要產生方式。用戶可以根據自己的需求，定製化一個專屬的摘要生成過程。例如，可以加入自定義的關鍵詞提取方法、摘要句子篩選規則等，以及對生成摘要進行後處理的方法。這種方式通常需要一定的編程知識和演算法背景，適合有一定技術背景的人使用。

下面是使用Python的Textrank演算法實現文章內容摘要生成器的示例代碼：

import jieba.analyse
import jieba.posseg as pseg

def extract_keywords(content):
    keywords = jieba.analyse.textrank(content, topK=20, withWeight=True, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))
    keyword_list = []
    for item in keywords:
        keyword_list.append(item[0])
    return keyword_list

def summarization(content, keyword_list, max_summary_len=200):
    sentence_list = content.split('。')
    sentence_list = [sent + '。' for sent in sentence_list]
    # 句子中包含關鍵詞，則選中
    selected = []
    for sentence in sentence_list:
        for keyword in keyword_list:
            if keyword in sentence and sentence not in selected:
                selected.append(sentence)
                break
    # 摘要長度控制
    summary = ""
    length = 0
    for sentence in selected:
        summary += sentence
        length += len(sentence)
        if length >= max_summary_len:
            break
    return summary

content = "文章內容摘要生成器的示例代碼，請大家仔細閱讀。文章內容摘要生成器需要結合關鍵詞提取、句子篩選等演算法。其中，關鍵詞提取通常用到textrank演算法。句子篩選需要根據關鍵詞匹配、摘要長度控制等規則。下面是代碼示例。"
keyword_list = extract_keywords(content)
summary = summarization(content, keyword_list)
print(summary)

四、自動生成摘要

自動生成摘要是一種比較靈活的文本摘要生成方式。它根據不同的需求，可以靈活地選擇不同的演算法和技術，最終生成符合要求的摘要。自動生成摘要可以集成多種演算法，結合人工選擇和後處理，能夠產生高質量、高效率的文章摘要。

下面是使用Python的TextRank、LDA和主題模型演算法實現自動生成摘要的示例代碼：

from textrank4zh import TextRank4Keyword, TextRank4Sentence
from gensim import corpora, models

def summarize(content, summary_len=3):
    # TF-IDF
    tr4w = TextRank4Keyword()
    tr4w.analyze(text=content, window=2, lower=True)
    keywords = []
    for item in tr4w.get_keywords(20, word_min_len=2):
        keywords.append(item.word)

    # LDA
    documents = content.split('\n')
    texts = [[word for word in document.split()] for document in documents]
    dictionary = corpora.Dictionary(texts)
    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
    lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=5)
    topics = []
    for index, score in sorted(lda[corpus[0]], key=lambda tup: -1*tup[1]):
        topics.append(lda.print_topic(index, 5))

    # TextRank
    tr4s = TextRank4Sentence()
    tr4s.analyze(text=content, lower=True, source='all_filters')

    # 摘要生成
    summary = ""
    count = 0
    for item in tr4s.get_key_sentences(num=10, sentence_min_len=8):
        if set(item.words) & set(keywords) and item.sentence not in summary:
            summary += item.sentence
            count += 1
        if count >= summary_len:
            break

    return summary

content = "文本摘要自動生成的多個方面闡述，請大家仔細閱讀。"
summary = summarize(content)
print(summary)