【项目实战课】基于 TextRank 的⽂本摘要抽取实战

欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于 TextRank 的⽂本摘要抽取实战》。所谓项目课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解，可以采用直播或者录制视频的形式。

本次主题

在 NLP 领域中，自动文本摘要抽取是一个很重要的领域。自动化的从文章中抽取出重要信息，在新闻撰写、金融研究、法律文件分析等诸多领域有广泛应用。

自动文本摘要的技术主要分为抽取式和生成式，本实战项目课程将介绍抽取式文本摘要的经典模型 — TextRank。TextRank 创造性的将 PageRank （网页排序算法）这一图算法的思想运用于文本中。通过学习本实战项目课程学生将掌握 TextRank 在新闻分类实战中的运用，并掌握文本摘要的发展和技术要点。

本次课程经过剪辑后的课程总时长为65分钟，定价为49元，各部分课程内容与时长如下：

部分	内容	时长(分钟)
No.1	项目背景介绍	18
No.2	模型选择	16
No.3	数据读取与预处理	15
No.4	模型训练与推理	11
No.5	总结与展望	5

下面我们来简单看一下各部分的内容：

第1部分：项目背景介绍，讲解项目背景、项目难点、总体方案和问题建模，本部分内容可以免费收听。

第2部分：模型选择与搭建，包括有监督抽取式文本摘要方案、无监督抽取式文本摘要方案、TextRank模型搭建部分的代码讲解。

第3部分：数据读取与预处理（代码），包括数据集选择和文本数据预处理两部分内容，以及相关的代码讲解。

第4部分：模型训练与推理（代码），包括模型训练和模型评测两部分内容，还有相关的代码讲解。

第5部分：总结与展望，总结了TextRank的优缺点以及模型的优化方向。

本次课程讲师为Monica，某互联网大厂高级算法工程师、美名校本硕数学专业，资深AI课程讲师。

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