基于Python的自然语言处理系列（57）：使用最佳表示向量法实现整本书的高效摘要

        在自然语言处理中，处理大型文档，如书籍或长篇文本，总结其关键内容是一项挑战。面对长达数万或数十万字的书籍时，我们往往需要找到一种既能代表书籍主旨，又能降低处理成本的方法。本篇博文介绍了一种称为“最佳表示向量法”（Best Representation Vectors）的技术，通过向量嵌入和聚类算法，从书籍的不同部分选取代表性的段落，进而实现整本书的摘要。这种方法不仅提升了处理效率，还帮助我们在信息丢失最小化的情况下获取书籍核心内容。

背景：文本分块和嵌入向量

        首先，我们需要将整本书加载为文本，并对其进行分块以便于后续的向量化和聚类处理。在本文中，我们以《Into Thin Air》一书为例，将其文本内容分块，每块内容为几千个字符，以确保每一块文本有较为完整的上下文。

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader

# 加载书籍
loader = PyPDFLoader("./data/IntoThinAirBook.pdf")
pages = loader.load()

# 处理文本
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(separators=["\n\n", "\n", "\t"], chunk_size=10000, chunk_overlap=3000)
docs = text_splitter.create_documents([text])

第一步：向量化文本

        将每个文本块转化为向量嵌入是后续聚类分析的基础。在这里，我们使用Ope