32、文本提取与摘要生成技术解析

文本提取与摘要生成技术解析

1. 角色重要性分析

在对相关文本的分析中，我们可以看到不同角色的重要性得分情况。以下是部分角色的相关数据：
| 角色名称 | 出现次数 | 占比 | 相关数值1 | 相关数值2 |
| — | — | — | — | — |
| {‘Sancho’} | 13 | 0.052632 | 17.369 | 0.11424 |
| {‘Christian’} | 9 | 0.043478 | 14.905 | 0.083947 |
| {‘Pedro’} | 3 | 0.032258 | 0 | 0.031398 |
| {‘Gines de’} | 4 | 0.034483 | 0 | 0.039085 |
| {‘Fernando’} | 7 | 0.04 | 6.3202 | 0.066023 |
| {‘Maria’} | 2 | 0.028571 | 0 | 0.024765 |
| {‘Lela Marien’} | 2 | 0.029412 | 0 | 0.024437 |
| {‘Doña Clara’} | 5 | 0.037037 | 0.575 | 0.047636 |
| {‘Don Luis’} | 5 | 0.035714 | 0.2 | 0.04751 |

从这些数据可以推测，Sancho在文本中的重要性相对较高，因为其出现次数较多，占比也相对较大。而像Pedro、Maria等角色的出现次数较少，重要性相对较低。

2. 文本摘要技术概述

文本摘要技术可以分为提取式摘要和抽象式摘要，这里主要介绍