Python怎样实现文本摘要？NLP提取关键信息-Python教程-PHP中文网

Python怎样实现文本摘要？NLP提取关键信息

雪夜

发布： 2025-07-12 13:37:01

原创

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使用预训练模型快速实现摘要，如 hugging face transformers 中的 t5 模型可直接用于生成简洁摘要；2. 基于关键词提取的方法如 yake 可提取重点词汇，适合标签生成和分类场景；3. 自定义规则结合 spacy 或 nltk 工具可灵活处理特定领域文本，通过抽取首句、高频词统计、依存句法分析等方式生成摘要。三种方法分别适用于不同需求，深度学习模型效果好但需注意文本长度限制，关键词提取速度快但语义理解有限，自定义规则灵活但需调优。

Python怎样实现文本摘要？NLP提取关键信息

文本摘要其实就是让程序自动把一段话或一篇文章的核心内容提炼出来，省去冗长的部分。Python在这方面有很多现成的工具可以用，尤其是结合NLP（自然语言处理）技术，能比较准确地提取出关键信息。

1. 使用预训练模型快速实现摘要

现在最简单也最有效的方式之一是使用像 Hugging Face Transformers 这样的库，里面集成了很多基于深度学习的模型，比如 BERT、GPT、T5 和 BART 等，它们都能做文本摘要。

举个例子，用 T5 模型来生成摘要：

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from transformers import pipeline

summarizer = pipeline("summarization", model="t5-small")
text = "很长的一段文章内容……"
summary = summarizer(text, max_length=50, min_length=25, do_sample=False)
print(summary[0]['summary_text'])

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这样就能得到一个简洁的摘要了。这种方式适合不想从头开始训练模型的人，而且效果还不错。

注意：输入文本太长的话可能需要分段处理，或者用支持更长序列的模型。

2. 基于关键词提取的方法

如果你不需要完整的句子摘要，只是想提取文章中的重点词汇或短语，可以考虑一些关键词提取方法，比如 TF-IDF、TextRank 或者 RAKE。

例如，用 YAKE 提取关键词：

import yake

kw_extractor = yake.KeywordExtractor()
text = "一篇关于人工智能发展的文章内容……"
keywords = kw_extractor.extract_keywords(text)

for kw in keywords:
    print(kw)

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这种方法适合用于标签生成、内容分类等场景，不需要太复杂的模型也能达到不错的效果。