我用#CSDN#这个app发现了有技术含量的博客，小伙伴们求同去《中文文本摘要提取，快速提取文本主要

Question

我用#CSDN#这个app发现了有技术含量的博客，小伙伴们求同去《中文文本摘要提取，快速提取文本主要意思》, 一起来围观吧 https://blog.csdn.net/kobeyu652453/article/details/115162219?utm_source=app&app_version=4.5.5

Answer 1

以下回答参考 皆我百晓生、券券喵儿 等免费微信小程序相关内容作答，并由本人整理回复。

要使用CSDN博客中的技术文章来提取主要思想和内容，可以使用自然语言处理(NLP)库，例如NLTK或spaCy。以下是一个简单的Python示例，使用NLTK库进行文本摘要：

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
from nltk.stem import PorterStemmer

# 加载停用词列表
stop_words = set(stopwords.words('english'))

def extract_summary(text):
    # 分割句子并去除停用词
    sentences = [word for sentence in sent_tokenize(text) for word in word_tokenize(sentence)]
    stemmed_sentences = [(stemmed_word, sentence) for stemmed_word, sentence in zip([PorterStemmer().stem(word) for word in sentences], sentences) if stemmed_word not in stop_words]

    # 计算每个短语的重要性
    importance_scores = {phrase: len(sentences) - sum(1 for word, _ in phrase) for phrase in stemmed_sentences}

    # 找到具有最大重要性的短语
    max_score_phrase = max(importance_scores, key=importance_scores.get)

    return max_score_phrase[0]

text = '这段是摘自CSDN的技术文章'
summary = extract_summary(text)
print(summary)

注意：这段代码可能无法适用于所有情况，因为它只考虑了单词是否为停用词，并且没有考虑到上下文信息。在实际应用中，你可能需要更复杂的模型来更好地理解文本的内容。

此外，这个例子假设你的CSDN博客文章已经分好了段落。如果你的文章没有分段，你需要手动将每一段归类为一个单独的句子。

最后，请确保你的网络环境允许使用这些库。如果需要，你可以尝试使用不同的库或方法，以满足特定需求。