文本摘要实战：基于句子相似度矩阵构建图结构实现文本摘要代码+数据

文本摘要实战：基于句子相似度矩阵构建图结构实现文本摘要代码+数据
- 任务描述: 自动文本摘要(Text Summarization)是指给出一段文本，我们从中提取出要点，然后再形成一个短的概括性的文本。自动的文本摘要是非常具有挑战性的，当我们作为人类总结一篇文章时，我们通常会完整地阅读它以发展我们的理解，然后写一个摘要突出其要点。由于计算机缺乏人类知识和语言能力，它使自动文本摘要成为一项非常困难和艰巨的任务。自动摘要通常分为抽取式摘要和生成式摘要，区别在于抽取摘要选择原文中若干句子作为只要，而生成式摘要利用文本生成技术根据原文生成摘要，这个摘要会出现原文中没有出现过的句子和词。本教程介绍一个简单的无监督抽取式摘要方法TextRank算法。
- 数据集：基于句子相似度矩阵构建图结构实现文本摘要任务-数据集-深度学习文档类资源-CSDN下载
- 运行环境：
```
Python>=3.6
numpy>=1.18.0
sklearn>=0.23.1
networkx>=2.1
```
- 方法概述：本案例主要实现一个文本摘要模型，具体流程如下图所示：
首先，将文档中的每个句子进行分
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原文地址：https://blog.csdn.net/weixin_55771290/article/details/127945155

文本摘要实战：基于句子相似度矩阵构建图结构实现文本摘要 代码+数据