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仅仅依靠统计词频,就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的方法,但肯定是最简便易行的方法。

今天,依然继续这个主题。讨论如何通过词频,对文章进行自动摘要(Automaticsummarization)。

如果能从3000字的文章,提炼出150字的摘要,就可以为读者节省大量阅读时间。

由人完成的摘要叫"人工摘要",由机器完成的就叫"自动摘要"。许多网站都需要它,比如论文网站、新闻网站、搜索引擎等等。

2007年,美国学者的论文《ASurveyonAutomaticTextSummarization》(DipanjanDas,AndreF.T.Martins,2007)总结了目前的自动摘要算法。其中,很重要的一种就是词频统计。

这种方法最早出自1958年的IBM公司科学家H.P.Luhn的论文《TheAutomaticCreationofLiteratureAbstracts》。Luhn博士认为,文章的信息都包含在句子中,有些句子包含的信息多,有些句子包含的信息少。"自动摘要"就是要找出那些包含信息最多的句子。

句子的信息量用"关键词"来衡量。如果包含的关键词越多,就说明这个句子越重要。Luhn提出用"簇"(cluster)表示关键词的聚集。

所谓"簇"就是包含多个关键词的句子片段。上图就是Luhn原始论文的插图,被框起来的部分就是一个"簇"。只要关键词之间的距离小于"门槛值",它们就被认为处于同一个簇之中。Luhn建议的门槛值是4或5。

也就是说,如果两个关键词之间有5个以上的其他词,就可以把这两个关键词分在两个簇。下一步,对于每个簇,都计算它的重要性分值。

以前图为例,其中的簇一共有7个词,其中4个是关键词。因此,它的重要性分值等于(4x4)/7=2.3。然后,找出包含分值最高的簇的句子(比如5句),把它们合在一起,就构成了这篇文章的自动摘要。

具体实现可以参见《MiningtheSocialWeb:AnalyzingDatafromFacebook,Twitter,LinkedIn,andOtherSocialMediaSites》(O'Reilly,2011)一书的第8章,python代码见github。Luhn的这种算法后来被简化,不再区分"簇",只考虑句子包含的关键词。

下面就是一个例子(采用伪码表示),只考虑关键词首先出现的句子。Summarizer(originalText,maxSummarySize)://计算原始文本的词频,生成一个数组,比如[(10,'the'),(3,'language'),(8,'code')...]wordFrequences=getWordCounts(originalText)//过滤掉停用词,数组变成[(3,'language'),(8,'code')...]contentWordFrequences=filtStopWords(wordFrequences)//按照词频进行排序,数组变成['code','language'...]contentWordsSortbyFreq=sortByFreqThenDropFreq(contentWordFrequences)//将文章分成句子sentences=getSentences(originalText)//选择关键词首先出现的句子setSummarySentences={}foreachwordincontentWordsSortbyFreq:firstMatchingSentence=search(sentences,word)setSummarySentences.add(firstMatchingSentence)ifsetSummarySentences.size()=maxSummarySize:break//将选中的句子按照出现顺序,组成摘要summary=""foreachsentenceinsentences:ifsentenceinsetSummarySentences:summary=summary+""+sentencereturnsummary类似的算法已经被写成了工具,比如基于Java的Classifier4J库的SimpleSummariser模块、基于C语言的OTS库、以及基于classifier4J的C#实现和python实现。

系列内容来源:阮一峰网络日志

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B:也是由于种种的原因,对方可能(maybe)还没有收到你的来信。面对以上的情况(Condition),解决方法就是再次给对方发出请求,并说明你已经跟他交换了链接多久等等网络营销如果再过多一个星期还没有回应的话,那么你就应该把他的链接也筛除。

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