python实现denclue算法

Declue算法是一种用于计算文本中句子之间相似度的经典方法，常用于文档摘要和信息检索等领域。Python实现Declue算法通常涉及以下步骤：

1. **预处理**：首先，对输入文本进行分句（可能使用NLTK或spaCy库），去除停用词和标点符号，并对句子进行词干提取或词形还原（如使用Porter Stemmer或Snowball Stemmer）。

2. **构建倒排索引**：对于每个词，创建一个映射到包含该词的句子集合的列表，这是Declue算法的基础。

3. **相似度计算**：Declue算法的核心是通过计算句子集的交集大小来评估句子之间的相似度。对于两个句子A和B，它们的相似度Score(A, B)定义为两个句子共有的词的数量除以各自词数的最大值。

4. **句子选择**：根据相似度得分对句子进行排序，选择最高得分的句子作为摘要的一部分。

5. **重复检查**：为了避免选出重复的句子，需要维护一个已选句子集合，如果新选句子与已有句子的交集过大，则跳过。

Python代码示例（简化版）：

from collections import defaultdict
import re

def declue_algorithm(text):
    # 预处理和词干提取
    sentences = preprocess(text)
    word_to_sentences = defaultdict(set)
    
    for sent in sentences:
        stemmed_sent = stem(sent)
        for word in stemmed_sent.split():
            word_to_sentences[word].add(sent)
    
    # 计算相似度和选择句子
    summary = []
    for i, sent1 in enumerate(sentences):
        scores = [len(word_to_sentences[word] & {sent1}) for word in sent1.split()]
        score = max(scores) / max(len(sent1.split()), 1) if scores else 0
        if i == 0 or score > threshold and sent1 not in summary:
            summary.append(sent1)
    
    return summary

def preprocess(text):
    # 使用NLTK或spaCy进行分句、停用词移除和词干提取
    pass

def stem(sent):
    # 使用Porter Stemmer或其他工具进行词干提取
    pass

# 示例使用：
text = "Example text with sentences."
summary = declue_algorithm(text)
print("Summary:", summary)