12、自动项目报告摘要生成与数字证据管理

自动项目报告摘要生成与数字证据管理

在学术和司法领域，分别存在项目报告摘要生成和数字证据管理的需求。下面将详细介绍自动项目报告摘要生成系统以及数字证据管理的相关内容。

自动项目报告摘要生成系统

1. 预处理步骤
   • 大小写转换 ：由于目标是总结学术项目报告，语句大小写不敏感，将整个文本转换为小写可提高文本清理效率。
   • 停用词去除 ：停用词是频繁使用而失去语义的词汇，在项目报告摘要中，关键词更重要，因此去除停用词不影响最终摘要。代码会根据预定义的停用词列表检查文本中的词汇，并从标记化的句子列表中移除停用词。
2. 应用的方法
   • Word2vec ：该模型结合了连续词袋（CBoW）模型和Skip - gram模型，二者均为神经网络。CBoW模型以每个词的上下文为输入预测目标词，Skip - gram模型以目标词为输入预测其上下文。使用Gensim的word2vec模型为特定部分文本中的所有单词生成向量表示，具有句法和语义相似性的单词在向量空间中会更接近。每个句子与该句子中单词向量的平均值相关联。
   • K - means聚类 ：这是一种无监督学习算法，将未标记的数据集分组到预定义的簇中。通过word2vec模型计算的句子向量作为K - means聚类算法的输入，使用Python的Scikit learn机器学习库实现。输出