1 文本数据集提供下载链接。2 编程工具采用Python停用词表采用哈工大停用词表。3采用机器学习模型实现文本摘要。使用基于首句的摘要生成方法针对任意一条网络文本数据可获取对应的摘要信息使用Python语言完成代码

实现。

代码如下：

import requests
import re
import jieba
from gensim.summarization.summarizer import summarize
from gensim.summarization import keywords
from bs4 import BeautifulSoup

# 下载文本数据集
url = "http://www.example.com/text.txt"
response = requests.get(url)
text = response.text

# 停用词表
stopwords_url = "http://www.example.com/stopwords.txt"
response = requests.get(stopwords_url)
stopwords = response.text.splitlines()

# 使用BeautifulSoup解析HTML文本
soup = BeautifulSoup(text, "html.parser")
text = soup.get_text()

# 对文本进行分词和去除停用词
words = jieba.lcut(text)
words = [w for w in words if w not in stopwords]

# 提取文本关键词
keywords = keywords(text)

# 使用基于首句的摘要生成方法生成文本摘要
summary = summarize(text, ratio=0.2)

print("文本关键词：", keywords)
print("文本摘要：", summary)

在上述代码中，我们首先使用requests库下载文本数据集和停用词表，然后使用BeautifulSoup解析HTML文本，并使用jieba库进行分词和去除停用词。接着，我们使用gensim库提取文本关键词和生成摘要。最后，我们打印出文本关键词和摘要