我们将现有的 提取方法(Extractive)(如LexRank,LSA,Luhn和Gensim现有的TextRank摘要模块)与含有51个文章摘要对的Opinosis数据集进行比较.我们还尝试使用Tensorflow的文本摘要算法进行抽象技术(Abstractive),但由于其极高的硬件需求(7000 GPU小时,$ 30k云信用额),因此无法获得良好的结果. 为什么要文字摘要? 随着推送通知和文章摘要获得越来越多的需求,为长文本生成智能和准确的摘要已经成为流行的研究和行业问题. 文本摘要有两…

笔者保存了一些outlook邮箱中保存的一些msg格式的邮件文件,现需要将其中的附件提取出来, 当然直接在outlook中就可以另存附件,但outlook默认是不支持批量提取邮件中的附件的 思考过几种方案,其中之一就是使用python编程语言下的extract_msg模块,记录如下 1.安装extract_msg模块 pip install extract-msg ,笔者写此随笔时,最新版本为extract-msg 0.27.4 发布于Released: Sep 3, 2020,项目说明:htt…

1. TPOT介绍 一般来讲,创建一个机器学习模型需要经历以下几步: 数据预处理 特征工程 模型选择 超参数调整 模型保存 本文介绍一个基于遗传算法的快速模型选择及调参的方法,TPOT:一种基于Python的自动机器学习开发工具.项目源代码位于:https://github.com/EpistasisLab/tpot 下图是一个机器学习模型开发图,其中灰色部分代表TPOT将要做的事情:即通过利用遗传算法,分析数千种可能的组合,为模型.参数找到最佳的组合,从而自动化机器学习中的模型选择及调参部分.…

参考资料:http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/automatic_summarization.html http://joshbohde.com/blog/document-summarization 1.介绍 1.本文自动文本摘要实现的依据就是词频统计 2.文章是由句子组成的,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. 3.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. 4."…

关于本书的类型: 首先在我看来技术书分为两类,一类是“思想”,一类是“操作手册”. 对于思想类的书,一般作者有很多年经验积累,这类书需要细读与品位.高手读了会深有体会,豁然开朗.新手读了不止所云,甚至会说,都在扯犊子,看了半天也不知道如何下手. 对于操作手册的书,一般会提供大量的实例,告诉你详细的步骤.对于高手来说,这不就是翻译了一下官方文档嘛,好意思拿来骗钱.但对于新手来说,反而认为是好处,跟着上面的步骤操作就掌握了某种技术能力. 显然,本书属于后者,书中提供了大量代码实例,并没有太多思想层面…

前言 富文本编辑框是做web自动化最常见的场景,有很多小伙伴遇到了不知道无从下手,本篇以博客园的编辑器为例,解决如何定位富文本,输入文本内容 一.加载配置 1.打开博客园写随笔,首先需要登录,这里为了避免透露个人账户信息,我直接加载配置文件,免登录了. 不懂如何加载配置文件的,看这篇Selenium2+python自动化18-加载Firefox配置 二.打开编辑界面 1.博客首页地址:bolgurl = "http://www.cnblogs.com/" 2.我的博客园地址:yoyob…

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本文介绍TextRank算法及其在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要中的应用. TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法,通过把文本分割成若干组成单元(句子),构建节点连接图,用句子之间的相似度作为边的权重,通过循环迭代计算句子的TextRank值,最后抽取排名高的句子组合成文本摘要.本文介绍了抽取型文本摘要算法TextRank,并使用Python实现TextRank算法在多篇单领域文本数据中抽取句子组成摘要的应用. 介绍 文本摘要是自然语言处理(NLP)的应用之一,一定会对我们…

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(…

原文:http://www.52nlp.cn/python-网页爬虫-文本处理-科学计算-机器学习-数据挖掘 曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Flask框架,渐渐的将自己的绝大部分工作交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多…