本文介绍了如何使用机器学习技术实现自动文本摘要，包括文本特征提取（如TF-IDF）和摘要生成（抽取式）。通过Python的scikit-learn库计算TF-IDF特征，选择高权重句子作为摘要候选，提供了一个简单的自动摘要系统实现起点。
从文本到有用信息：自动摘要的机器学习实践
自动文本摘要是一项重要的自然语言处理任务，它旨在从大量的文本中提取出关键信息，以便用户能够快速了解文本的核心内容。在本文中，我们将介绍如何使用机器学习技术来实现自动文本摘要，并提供相应的源代码。
自动文本摘要的任务可以分为两个主要步骤：文本特征提取和摘要生成。在特征提取阶段，我们需要将原始文本转换为机器学习算法可以理解的数值特征。常用的方法包括词袋模型、TF-IDF和词嵌入等。在本文中，我们将使用TF-IDF作为特征提取的方法。
首先，我们需要准备一些原始文本数据来训练我们的模型。假设我们有一个包含多个文档的文本集合，我们可以将每个文档保存在一个单独的文本文件中。下面是一个示例文档的内容：
文档1: 机器学习是人工智能的一个重要领域，它研究如何使计算机系统能够自动学习和改进，而无需明确地编程。
文档2: 自然语言处理是一门研究如何使计算机能够理解和处理人类语言的学科。
文档3: 深度学习是一种机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能来解决复杂的问题。
接下来，我们可以使用Python的scikit-learn库来计算TF-IDF特征。下面是一个简单的代码示例：
from sklearn
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