text Summarizer Python代码

Python中有许多用于摘要文本的库，其中一个非常流行的库是sumy。Sumy可以帮助您从文本中提取重要信息，并将其摘要为更简洁的文本。例如，您可以使用以下Python代码摘要文本：from sumy.parsers.plaintext import PlaintextParser
from sumy.nlp.tokenizers import Tokenizer
from sumy.summarizers.lex_rank import LexRankSummarizerparser = PlaintextParser.from_string("your text", Tokenizer("Chinese"))
summarizer = LexRankSummarizer()summary = summarizer(parser.document, 3) #Summarize the document with 3 sentencesfor sentence in summary:
print(sentence)

相关问题

AttributeError: 'Summarizer' object has no attribute 'summarize'

### 解决 Python 中 `Summarizer` 对象没有 `summarize` 属性的 `AttributeError`

在较新的 Gensim 版本中，确实移除了 `gensim.summarization` 模块[^3]。为了继续使用文本摘要功能，建议采用其他库来替代原有的 gensim summarization 功能。

一种常见的解决方案是利用 Hugging Face 的 Transformers 库来进行文本摘要生成。下面是一个基于此库的具体实现方法：

from transformers import pipeline

def generate_summary(text):
    # 创建一个用于摘要生成的任务管道
    summarizer = pipeline("summarization")

    # 使用该管道处理输入文本并返回摘要结果
    summary = summarizer(text, max_length=150, min_length=30, do_sample=False)

    return summary[0]['summary_text']

input_text = "Your long document goes here..."
print(generate_summary(input_text))

上述代码片段展示了如何通过调用 Hugging Face 提供的预训练模型快速搭建起一套简易而有效的自动摘要系统。需要注意的是，在实际应用过程中可能还需要根据具体需求调整参数设置以获得更理想的输出效果。

对于那些仍然希望保留原有工作流而不做大幅改动的情况，则可以考虑安装旧版本的 Gensim 来维持兼容性；不过这通常不是推荐的做法，因为维护老版本软件可能会带来安全性和性能方面的问题。