文本自动摘要技术：轻松获取文章核心要义

随着大数据时代的到来，人们面对越来越多的信息无法获取自己所关心的信息，无法关注一篇文章的所有内容，只需要关注文章的核心要义，文本自动摘要技术可以一定程度上缓解这个问题。

方法：采用基于传统机器学习的抽取式文本摘要生成方法；

结果：针对任意一条网络文本数据，可获取对应的摘要信息。

python编写代码内容：实现文本自动摘要的基本步骤如下：

数据预处理：读取文本数据并进行分词、去除停用词等预处理操作。
特征提取：通过TF-IDF等方法对文本数据进行特征提取。
摘要生成：根据特征权重和句子位置等因素，选取重要的句子生成文本摘要。

以下是基于Python的文本自动摘要实现代码：

import jieba
import jieba.analyse
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 读取文本数据
with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

# 分词
seg_list = jieba.cut(text)
words = ' '.join(seg_list)

# 去除停用词
stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]
word_list = words.split(' ')
filtered_words = [word for word in word_list if word not in stopwords]
filtered_text = ' '.join(filtered_words)

# 特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([filtered_text])
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
tfidf_scores = tfidf_matrix.todense().tolist()[0]

# 摘要生成
sentence_list = text.split('。')
summary = ''
for i in range(len(sentence_list)):
    sentence = sentence_list[i]
    words = jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=True, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))
    score = 0
    for word, weight in words:
        if word in feature_names:
            score += weight * tfidf_scores[feature_names.index(word)]
    if score > 0.1:
        summary += sentence + '。'

print(summary)

其中，data.txt为待摘要的文本数据，stopwords.txt为停用词表，可在网上下载或自行构建。代码中，使用jieba库进行分词和关键词提取，使用sklearn库中的TfidfVectorizer进行TF-IDF特征提取。摘要生成部分，选取每个句子中权重较高的关键词，计算其TF-IDF加权分数，若分数大于0.1，则将该句子加入摘要中。