原标题：自动文本摘要

来源：AI研习社        链接：https://www.yanxishe.com/TextTranslation/1071

读完这篇文章，你将学到

●  什么是文本摘要

●  如何从网上提取数据

●  如何清洗数据

●  如何搭建直方图

●  怎么给句子打分

●  如何抽取最重要的句子/或者做简单摘要

在这之前，我建议大家学习并熟悉以下内容 

●  正则表达式

●  自然语言处理

●  网页抽取

什么是文本摘要

文本摘要 是一种缩短文档的过程，这是为了对原始文档的要点进行总结。

摘要的主要思想是找到包含整个集合的“信息”的数据子集。这种技术在今天的工业中被广泛使用。搜索引擎就是一个例子;其他的例子包括文档、图像集合和视频的汇总。文档摘要试图通过寻找信息最丰富的句子，对整个文档进行有代表性的总结或抽象，而在图像摘要中，系统会找到最具代表性和最重要的(或最显著的)图像来做代表。对于监控视频，则会从平平无奇的环境中提取出重要的事件。

自动摘要一般有两种方法: 提取与抽象。更多内容请参考维基。

如何从网页中抽取数据？

· Beautiful Soup(bs)是一个能从HTML和XML文件中抽出数据的Python库。结合你喜欢的解析器，它提供了一个符合语言习惯的方式来进行浏览、搜索与修改解析树。通常它能为程序员节省几小时甚至几天的工作。

· Urllib是一个程序包，里面含有处理URL的多个模块：

· urllib.request 用来打开和读取URL

· urllib.error 包含了由urllib.request抛出的各种异常处理

· urllib.parse 用来解析URL

· urllib.robotparser 用来解析 robots.txt 文件（Robots协议文件或爬虫协议文件）

re 这个模块提供了各种正则表达式匹配操作，与Perl中的类似。

·  nltk是一个基于Python的类库，是一个领先的自然语言处理的编程与开发平台。它为50多个语料和词库资源提供了易用的交互接口，比如WordNet。它同时也提供了一整套来对文本进行分类、分词、词干提取、标签化、解析、语义推理的文本处理库，以及工业级NLP库的各种封装。

· heapq 这个模块提供了堆队列算法（也就是优先队列算法）的一种实现。

import bs4 as bs

import urllib.request

import re

import nltk

import heapq

注意检查停用词(stopword) 和文本分割器(punkt) 是不是最新的！

nltk.download('stopwords')

nltk.download('punkt')

步骤2：抽取数据

我选取的是Artificial Neural Network （人工神经网络）这个维基页来进行我的工作的。根据你的需要，你可以选取任何一篇文章。

page = urllib.request.urlopen("https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network").read()

soup = bs.BeautifulSoup(page,'lxml')

print(page)     #print the page 

图2

你可以看到我们将网页内容抽取下来了，但是它看上去很乱。我们可以用BeautifulSoup库来解析文档并且用一种漂亮的方式来抽取文本。我也利用BeautifulSoup的prettify功能让各种语法看上去更好一些。

print(soup.prettify)

图3

注意：大多数维基文章的内容是写在<p>标签下面的，但是在这点上，不同的网站有不同处理，例如，一些网站就是将网页内容写在< div >标签下面。

text = ""

for paragraph in soup.find_all('p'):

    text += paragraph.text

print(text)

图4

步骤3：数据清洗

数据清洗是在记录集、数据表、数据库中监测并纠正（或说去除）损坏或者不准确数据的一个过程。它是指找出不完整、不正确、不准确或者不相关的部分数据，然后进行替换、修改或者删除这些脏数据或者不合格数据。

行1: 我试图去除文本中类似于[1],[2] 样子的上标索引（请看上面的文本输出）。

行2: 我去除了所有额外的空格，只留下必要的一个空格。

行3: 转换成小写字母。

行4,5,6: 我去除了所有额外的标点符号、数字、额外的空格.

行7: 利用sent_tokenize()将大段文本分割成了一个个句子。

text = re.sub(r'[[0-9]*]',' ',text)            

text = re.sub(r's+',' ',text)    

clean_text = text.lower()

clean_text = re.sub(r'W',' ',clean_text)

clean_text = re.sub(r'd',' ',clean_text)

clean_text = re.sub(r's+',' ',clean_text)

sentences = nltk.sent_tokenize(text)

stop_words = nltk.corpus.stopwords.words('english')

print(sentences)        

                                       图5 （Tokennization分割后的输出）

stop_words  #list

                                             图6 （停用词列表）

步骤4：建立直方图

行1: 创建一个空的字典word2count

行2: 利用for循环并利用word_tokenize方法将clean _text分割成多个词并放入word变量中。

行3: 检查某个词word是否“没有出现在”停用词stop_words列表中。然后再判断该词是否“没有在”字典的键值中word2count.keys()，如果该条件满足，就将该词作为键key放入字典并将值value也就是该词计数置为1，否则就在字典中将该词的计数加1。

行4: 计算每个直方的权重（请看输出，你就可以看到这些权重并不是简单计数，比如‘artificial’:0.3620689）

word2count = {}  #line 1

for word in nltk.word_tokenize(clean_text):     #line 2

    if word not in stop_words:                  #line 3

        if word not in word2count.keys():

            word2count[word]=1

        else:

            word2count[word]+=1

for key in word2count.keys():                   #line 4

    word2count[key]=word2count[key]/max(word2count.values())

                                                                      图7 

步骤5: 计算句子分值

行1: 创建一个空的字典sent2score

行2: 利用for循环将一个个句子从sentences列表中放入sentence变量汇总（在步骤3，我们创建了sentences列表）

行3: 转换为小写字母并将句子分割成词，放入word变量中。

行4: 利用if条件判断word是否在字典word2count的键值中word2count.keys()。

行5: 我在这里将长度设定为小于30，你可以根据需要设定为其它值。

行6: 进一步利用if-else进行条件判断，如果sentence句子“不在”字典sent2score的键值中，就将该句子作为键key放入字典sent2score并将值value置为word2count字典中该词的计数。否则就将该句对应的键值（即句子的分值）加1。

# Calculate the score

sent2score = {}

for sentence in sentences:

    for word in nltk.word_tokenize(sentence.lower()):

        if word in word2count.keys():

            if len(sentence.split(' '))<30:

                if sentence not in sent2score.keys():

                     sent2score[sentence]=word2count[word]

                else:

                    sent2score[sentence]+=word2count[word]

请看句子的分值

                                                                      图8

如何只抽取分值最高的几个句子 / 短摘要

步骤6：找出最适合的句子

我利用heapq包来找出了7个最适合的句子来作为维基的这篇ANN文章的摘要。

best_sentences = heapq.nlargest(7,sent2score,key=sent2score.get)

for sentences in best_sentences:

    print(sentences,'n')

最适合的7个句子作为人工神经网络的摘要。

今天就到这里吧。源代码在Github上找到，也非常高兴能够听到任何问题或反馈。

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[ 发起：酱番梨 校对：Pita 审核：Pita ]

[ 参与翻译（2人）：abela、乔叔叔 ]

英文原文：Text Summarization

一THE END一

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