自动摘要实现

知识点普及

• 文章自动摘要主要算法
  • 获取需要制作摘要的文章
  • 对该文章进行词频统计
  • 对该文章进行分句
    根据中文的标点符号,一般我们用'。'、'？'等进行分词
  • 计算分句与文章的余弦相似度
  • 取相似度最高的分句作为文章的摘要

样例代码

# -*- coding:utf-8 -*-
import re
import os
import jieba
import codecs
import numpy 
import pandas
import os.path
from sklearn.metrics import pairwise_distances
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

contents = []
# 创建语料库
with codecs.open('../data/input/war_cp.txt','r','utf-8') as f_in:
    contents.append(f_in.read())

corpos = pandas.DataFrame({
    'content':contents
})

#停用词导入
stopwords = pandas.read_csv(
    "../data/input/StopwordsCN.txt", 
    encoding='utf8', 
    index_col=False,
    quoting=3,
    sep="\t"
)

# 提取关键词,并移除停用词
countVectorizer = CountVectorizer(
    stop_words=list(stopwords['stopword'].values),
    min_df=0, token_pattern=r"\b\w+\b"
)
contents = []
summarys = []
filePaths = []
for index,row in corpos.iterrows():
    fileContent = row['content']
    #建立子语料库，以该文档和该文档的分句组成
    subCorpos = [fileContent]+ re.split(
        r'[。？！\n]\s*',
        fileContent
    )

    segments = []
    suitCorpos = []
    for content in subCorpos:
        segs = jieba.cut(content)
        segment = " ".join(segs)
        if len(segment.strip())>10:
            segments.append(segment)
            suitCorpos.append(content)
    # 生成特征矩阵textVector
    textVector = countVectorizer.fit_transform(segments)

   #计算分句和文章间的余弦相似度
    distance_matrix = pairwise_distances(
        textVector,
        metric="cosine"
    )
    # 对生成的距离矩阵排序
    sort = numpy.argsort(distance_matrix, axis=1)
    summary = pandas.Index(suitCorpos)[sort[0]].values[1]

    summarys.append(summary)    
    contents.append(fileContent)
    
summaryDF = pandas.DataFrame({
    'content': contents,
    'summary': summarys
})
print(summaryDF)

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我是阿羽，一枚正在学习的搬砖小工，希望大家多多指教！