NLP-文本摘要教程推荐

最新推荐文章于 2025-05-29 22:13:37 发布
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#github #自然语言处理

本文推荐了两个关于自然语言处理（NLP）中文本摘要的优质教程资源，包括抽象方法教程及其代码实现，以及一个丰富的NLP资源库，适合初学者和进阶者深入学习。

NLP-文本摘要教程推荐
https://github.com/theamrzaki/text_summurization_abstractive_methods
里面有教程和代码，很好的

另：https://github.com/fighting41love/funNLP 有各种NLP资源

Oysterman
关注
【NLP】3 种强大的长文本摘要方法和实例
sikh_0529的博客
05-19 5645
文本摘要是一种 NLP 过程，它专注于减少给定输入的文本量，同时保留关键信息和上下文含义。考虑到手动摘要所需的时间和资源，使用 NLP 的自动摘要已经在许多不同的用例中针对许多不同的文档长度进行了增长也就不足为奇了。摘要空间发展迅速，新的重点是处理超大文本输入以总结成几行。对新闻文章和研究论文等较长文档的摘要需求的增加推动了该领域的增长。
自然语言处理之文本摘要：AbstractiveSummarization：多文档抽象式摘要技术教程
zhubeibei168的博客
05-27 854
在自然语言处理（NLP）领域中，文本摘要技术旨在从长篇文档中提取或生成简短的摘要，以帮助用户快速理解文档的主要内容。与传统的抽取式摘要（Extractive Summarization）不同，抽象式摘要（Abstractive Summarization）是一种更高级的文本摘要方法，它能够生成新的句子，这些句子可能并未在原文中出现，但能够准确地反映原文的核心信息。这一过程类似于人类在阅读文档后用自己的话来概括文档内容。文档1：全球气温上升，科学家警告气候危机。文档2：政府讨论减少碳排放，应对全球变暖。
NLP-文本摘要提取
weixin_45205568的博客
04-03 2979
摘要提取思路 一.文本基本任务—预处理操作： 1.词向量化 把词进行量化，得到向量空间的值，得到具体的数值，长度，计算距离，拓展到文本向量和文章向量 2.分词 中文 ：基本语义单元分割 英文：按照空格 3.词性标注 分词之后进行标注 4.命名实体识别 组织，人， 5.文本结构化 快递地址识别信息提取案例 二.文本应用—分类与聚类： 将文本文件分到一个或多个一定好的类别中，涉及文本向量化，序列化标注等 新闻稿分类 垃圾邮件分类 情感类型分类 意图识别 文本应用—文章标签与摘要提取： 从文章中自动提取关键字
NLP-project:自然语言处理中的基础任务，包含但不限于文本表示，文本分类，命名实体识别，关系抽取，文本生成，文本摘要等，基于tensorflow2或Pytorch，所有代码均经过测试，项目中也包含相关数据
05-03
NLP-study 记录做过的NLP任务,包含但不限于文本分类，关系分类，命名实体识别，文本摘要，文本生成等，基于tensorflow2.0或者pytorch框架。
NLP文本摘要
GitChat
05-05 743
对文本进行摘要，有哪些简单好用的方法？
工大SCIR | 文本摘要简述
zenRRan的博客
03-26 1348
作者：哈工大SCIR博士生冯夏冲来自：哈工大SCIR1. 简介随着互联网产生的文本数据越来越多，文本信息过载问题日益严重，对各类文本进行一个“降 维”处理显得非常必要，文本摘要便是其中一...
精选资源
基于Flask+自然语言处理的NLP文本摘要网页demo
03-19
基于Flask+自然语言处理的NLP文本摘要网页demo 安装教程 本项目编写在window10与macos上编写，通过vscodeIDE进行编写，实际运行无效考虑IDE环境，有Python运行环境即可所以本项目也可以部署在服务器。 pip install...
自然语言处理之文本生成：GPT模型的文本摘要生成教程
zhubeibei168的博客
05-22 695
文本摘要生成是自然语言处理领域的一个重要任务，旨在从长篇文档中提取或生成简短的、有代表性的摘要，以帮助用户快速理解文档的主要内容。文本摘要主要分为两大类：抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要通过算法从原始文本中挑选出关键句子或片段，直接组合成摘要。这种方法依赖于文本中已有的句子，不生成新的表达。例如，使用TF-IDF或TextRank算法来评估句子的重要性，然后选择得分最高的句子作为摘要的一部分。
自然语言处理之文本摘要：基于统计的抽提式摘要生成教程
最新发布
zhubeibei168的博客
05-29 1022
抽提式摘要（Extractive Summarization）和生成式摘要（Abstractive Summarization）是文本摘要的两大主要方法。抽提式摘要通过从原文中抽取关键句子或片段来形成摘要，这些句子通常保留了原文的主要信息和结构。生成式摘要则不同，它通过理解原文的语义，重新生成新的句子来表达原文的核心内容，这种方法更接近人类的摘要方式，但技术实现上更为复杂。保留原文信息：抽提式摘要直接从原文中选取句子，因此能较好地保留原文的信息和风格。实现简单。
自然语言处理之文本摘要：抽取式摘要技术
zhubeibei168的博客
05-29 896
抽取式摘要（Extractive Summarization）是一种文本摘要技术，它通过从原始文本中选择关键句子或片段来生成摘要，这些句子或片段能够代表文本的主要信息。与生成式摘要不同，抽取式摘要不涉及对文本内容的重新表述，而是直接从原文中提取信息，因此保持了原文的语义和风格。抽取式摘要通常基于统计、机器学习或深度学习方法，通过评估句子的重要性来决定哪些内容应该被包含在摘要中。抽取式摘要：从原文中直接抽取关键句子或片段，不改变原文的表达方式。
中文文本摘要生成
12-13
中文自动文摘，基于jieba分词，全Java代码。给定文本输出自定义长度的文摘。
NLP文本摘要NO.1
xd0dx的博客
04-26 1608
什么是文本摘要任务 本质: 文本摘要任务就是利用模型自动完成关键信息的抽取, 文本核心语义的概括, 用一个简短的结果文本来表达和原文本同样的意思, 并传达等效的信息. 例如： 中学语文课的中心思想概括. 新浪体育上的体育新闻短评. 今日头条上的每日重要新闻概览. 英语考试中的概括某段落信息的选择题. 文本摘要的基本方法和思路. 从NLP的角度看待文本摘要任务, 主流的涵盖两大方法: 抽取式摘要: Extraction-based 生成式摘要: Abstraction-based 抽取式摘要(Extracti
新手探索NLP（九）——文本摘要
热门推荐
八门金锁的技术博客
05-28 1万+
转载自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/67078700 文本摘要是一种从一个或多个信息源中抽取关键信息的方法，它帮助用户节省了大量时间，用户可以从摘要获取到文本的所有关键信息点而无需阅读整个文档。 文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要方法是指针对单个文档，对其内容进行抽取总结生成摘要；多文档摘要方法是指从包含多份文档的文档集合中生成一...
详细介绍NLP文本摘要
zag666的博客
12-09 7224
文本摘要也是文本生成的应用，旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。摘要应该涵盖最重要的信息，同时要连贯无冗余，并在语法上可读。
NLP-Pytorch-项目流程-案例（一）：文本摘要【Seq2Seq（BiLSTM-LSTM）+ Attention】【预测算法：GreedySearch、BeamSearch】
u013250861的博客
08-27 2165
《原始论文：《Improving the Robustness of Question Answering Systems to Question Paraphrasing》》 一、概述 这篇论文主要是解决模型的鲁棒性，提出了两个测试集，最后通过实验证明（数据增强），能够在提出的两个数据集上得到比较好的结果。 参考资料： 彭伟优快云：Improving the Robustness of Question Answering Systems to Question Paraphrasing ...
「NLP入门系列」9. 文本摘要和主题建模
大数据与人工智能
08-08 746
来源 |Natural Language Processing for Beginners作者 |AI Publishing翻译|悉尼没睡醒校对 | gongyouliu编辑 |...
自然语言处理中的文本摘要：技术和应用
AI天才研究院
12-31 1357
1.背景介绍 自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要分支，其中文本摘要是一种常见的NLP任务。文本摘要是指从长篇文章中提取关键信息，生成简洁的摘要。这种技术在新闻报道、研究论文、网络文章等方面具有广泛的应用。 在过去的几年里，随着深度学习和自然语言处理技术的发展，文本摘要技术也取得了显著的进展。传统的文本摘要方法主要包括基于关键词的方法、基于模板的方法和基于概率的方法。然而，这些方法在处理...
nlp中文文本摘要提取，快速提取文本主要意思
总裁余（余登武）博客
03-24 1万+
python 中文文本摘要提取。有代码，有界面。
自然语言处理中的文本摘要与生成：技术与案例
AI天才研究院
12-31 3102
1.背景介绍 自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其中文本摘要与生成技术是其中的一个重要应用。文本摘要是将长篇文章简化为短篇的过程，而文本生成则是通过算法生成人类可以理解的文本。这两种技术在现实生活中有广泛的应用，例如新闻摘要、机器翻译、文本聊天机器人等。 在过去的几年里，随着深度学习技术的发展，尤其是自然语言处理领域的突飞猛进，文本摘要与生成技术也得到了很大的提升。这篇文章将...
Python自然语言处理库easytext_nlp-0.3.0发布
这是一个以Python语言编写的自然语言处理（NLP）工具包，它提供了一系列易于使用的接口，用于执行文本处理任务。从描述中可以看出，该资源需要通过解压操作后才能进行安装和使用，因为它是以Wheel文件格式提供的。 ...
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