Python中文文本摘要程序：基于关键词距离的抽取式方法

该文档介绍了一个用Python实现的中文文本摘要程序，它结合了自然语言处理(NLP)技术和简单的文本摘要算法。该程序的主要目标是根据句子中的关键词距离来抽取文本的关键信息，从而生成文本摘要。以下是关键知识点的详细说明： 1. **环境设置**： - 使用Python作为编程语言，`#!/usr/bin/python` 是脚本的执行指令。 - 编码设置为 `# coding:utf-8`，确保在处理中文文本时正确编码。 2. **模块依赖**： - `nltk`：Python的自然语言工具包，用于处理文本和执行一些基础的NLP任务。 - `numpy`：科学计算库，可能用于数据处理和数组操作。 - `jieba`：一个流行的中文分词库，用于将文本分解成单个词语（中文词汇）。 - `codecs`：Python的编码和解码模块，用于读取和写入不同编码格式的文件。 3. **核心函数**： - **sent_tokenizer(texts)**：这是一个分句函数，通过分析文本中的标点符号将文本划分为独立的句子。它遍历文本，根据标点符号判断句子的边界，并将非标点符号字符加入到当前句子列表中。 4. **停用词处理**： - **load_stopwordslist(path)**：加载一个预定义的停用词列表，停用词是指在文本摘要中通常不包含关键信息的常见词汇，如“的”、“是”等。函数会读取一个路径下的文本文件，每一行一个停用词，然后构建一个字典形式的停用词集合。 5. **文本摘要算法**： - **summarize(text)**：这是整个程序的核心部分，输入是待处理的文本。首先调用 `load_stopwordslist` 函数获取停用词，然后使用 `sent_tokenizer` 分割文本为句子。接着，基于句子中的关键词距离和停用词过滤，筛选出关键句子。具体而言，算法可能涉及词频统计、句子相似度计算以及聚类分析，以找出最能代表原文主题的句子。 6. **参数设置**： - `N`：设定抽取的关键词数量，即摘要中包含的句子数。 - `CLUSTER_THRESHOLD`：表示句子中关键词之间的最小距离，可能是用于衡量句子相关性的阈值。 - `TOP_SENTENCES`：用户可以自定义返回的最重要的句子数量。 7. **示例用法**： 文件中的代码提供了如何调用 `summarize` 函数对一段中文文本进行摘要的简要示例，但实际应用时，可能需要进一步完善算法逻辑，如计算句子间的相似度、去除停用词后的关键词提取等步骤。 总结起来，这个Python程序是一个基础的中文文本摘要工具，通过关键词距离和停用词过滤技术，从输入文本中选择关键句子组成摘要。对于实际应用，可能需要根据需求对算法进行优化和扩展，以达到更好的摘要效果。