汇总网页 由。 Flask应用程序，使用“自然语言处理”提取和汇总网页。 指数 动机 该项目的动机是为文本摘要算法提供可用于生产的API，并将其用于实际的用例。 该项目使用Python实现了NLP算法，并使用flask API提供服务。 如何开始 您需要手动克隆或下载此存储库。 项目已准备就绪，可以运行（有一些要求）。 您需要在开发环境中运行app.py文件。 打开 ，自定义项目文件并玩得开心。 要求 建议的方法是使用python virtual environment 。 该项目是使用py

Extractive_Text_Summarization Python中的提取文本摘要 文献资料 在项目中名称为的python笔记本中找到广泛的文档。 运行代码 图书馆 请确保您在系统中安装了以下库- numpy matplotlib networkx nltk sklearn PyPDF2 如果您有anaconda，则只需要担心nltk和PyPDF2。 否则，您可能需要安装其他库。 安装它们非常容易。 一旦安装了上面提到的每个库，就可以开始使

文章摘要 该项目实施了一种自定义算法，以从西班牙语和英语新闻文章中提取最重要的句子和关键字。 它是在Python中完全开发的，并且受到Reddit新闻子索引上类似项目的启发，这些项目使用术语频率-反向文档频率（ tf–idf ）。 3个最重要的文件是： scraper.py ：一个Python脚本，在给定HTML源上执行Web抓取，它提取文章标题，日期和正文。 summary.py脚本，该脚本将自定义算法应用于文本字符串，并提取排名最高的句子和单词。 bot.py机器人，用于检查sub

PyTextRank PyTextRank是一个Python实现TextRank作为，用于： 从文本文档中提取排名靠前的短语 对文本文档进行低成本的提取摘要 帮助推断从非结构化文本到结构化数据的链接 背景 与的更普遍用法相比， PyTextRank的目标之一是（最终）为提供支持。 这些方法可以互补的方式一起使用，以改善总体结果。 图算法的引入-特别是-为集成其他技术以增强执行的自然语言工作提供了更加灵活和强大的基础。 此处的实体链接方面仍然是计划中的后续版本，正在进行中。 在内部PyTe