text summary

text summary是指通过对一段长文本进行处理和分析，提取出其中的关键信息和要点，从而生成一个简洁的总结概要。text summary的过程通常包括数据预处理、核心模型的搭建、数学模型的调优和可视化。

在数据预处理阶段，我们需要对原始文本进行一系列的处理，例如数据的抽取、繁体简体的转换、语料的清洗（去除数字、他国语言等）、去停用词，然后按照文章切割并按词切割。

在核心模型的搭建阶段，我们可以使用word2vec模型对文本进行训练，生成词的向量表示，并可以通过可视化技术（如t-sne）对训练后的词向量进行可视化。然后，我们可以使用SIF（Smooth Inverse Frequency）方法对每个句子进行向量化，并与整篇文章进行比较，选出与文章最相关的几个句子。

在数学模型调优阶段，如果感觉摘要结果不够通顺，可以使用knn思想进行平滑处理，即将一个句子向量与其周围的句子向量加权求和，以获得更准确的句子向量。

最后，在可视化阶段，可以使用Flask和Bootstrap等工具编写一个小的Web程序，以展示生成的摘要结果。

相关问题

summary函数代码

以下是Python中使用gensim库的summarization模块实现文本摘要的示例代码：

from gensim.summarization import summarize

text = "这里是一段文本。这是第二句话。这是第三句话。这是第四句话。这是最后一句话。"

# 使用gensim库的summarize函数，将文本摘要成一段话，并设置摘要比例为0.5
summary = summarize(text, ratio=0.5)

print(summary)

在这个示例中，我们使用gensim库的summarize函数对文本进行摘要，并将摘要比例设置为0.5。这意味着生成的摘要将是原始文本的50％长度。最后，我们打印生成的摘要。

如何创建列索引为['Text','Summary','cleaned_text','cleaned_summary']的pandas框架

您可以通过以下代码创建具有所需列索引的pandas框架：

import pandas as pd

# 定义数据
data = {
    'Text': ['text 1', 'text 2', 'text 3'],
    'Summary': ['summary 1', 'summary 2', 'summary 3'],
    'cleaned_text': ['cleaned text 1', 'cleaned text 2', 'cleaned text 3'],
    'cleaned_summary': ['cleaned summary 1', 'cleaned summary 2', 'cleaned summary 3']
}

# 创建pandas框架
df = pd.DataFrame(data, columns=['Text', 'Summary', 'cleaned_text', 'cleaned_summary'])

这将创建一个名为“df”的pandas框架，其中列索引为['Text', 'Summary', 'cleaned_text', 'cleaned_summary']。您可以将数据替换为自己的数据，然后使用相同的列名称来创建您自己的pandas框架。