开源项目 `quote-extraction` 使用教程

开源项目 quote-extraction 使用教程

quote-extraction Quote extraction for modular journalism (JournalismAI collab 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/quote-extraction

项目介绍

quote-extraction 是一个用于从新闻文章中提取引用的开源项目。该项目的主要目标是使用命名实体识别（NER）和共指消解技术，从长篇文章中提取引用，并将其格式化以便在不同的媒体制品中重复使用。该项目由 Guardian 和 AFP 为 JournalismAI 2021 节日贡献，旨在支持模块化新闻工作流程。

项目快速启动

1. 克隆项目仓库

首先，克隆 quote-extraction 项目到本地：

git clone https://github.com/JournalismAI-2021-Quotes/quote-extraction.git
cd quote-extraction

2. 安装依赖

确保你已经安装了 Python 3.x，然后安装项目所需的依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 运行示例脚本

项目中包含一个示例脚本，用于演示如何使用正则表达式提取引用。你可以通过以下命令运行该脚本：

python regex_pipeline/extract_quotes.py

4. 查看输出

脚本运行后，提取的引用将输出到控制台或指定的文件中。你可以根据需要修改脚本以适应不同的输入和输出格式。

应用案例和最佳实践

应用案例

1. 新闻编辑室自动化：通过自动化引用提取，新闻编辑室可以更快速地处理大量文章，减少手动工作量。
2. 内容重用：提取的引用可以用于不同的媒体制品，如社交媒体帖子、新闻简报等，提高内容的重用率。

最佳实践

1. 数据标注：在使用模型进行引用提取之前，确保对数据进行充分的标注和预处理，以提高模型的准确性。
2. 模型调优：根据具体的应用场景，对模型进行调优，以适应不同的文本风格和语言。

典型生态项目

1. Prodigy：一个用于快速数据标注和模型训练的工具，可以与 quote-extraction 结合使用，提高数据处理效率。
2. Spacy：一个强大的自然语言处理库，提供了命名实体识别和共指消解等功能，可以与 quote-extraction 集成，增强引用提取的能力。

通过以上步骤，你可以快速上手并使用 quote-extraction 项目，实现从新闻文章中自动提取引用，并应用于不同的媒体制品中。

quote-extraction Quote extraction for modular journalism (JournalismAI collab 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qu/quote-extraction