sumy

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简易文本摘要提取和评估工具,支持多种语言

Sumy是一款简单的文本摘要提取工具,支持多种语言和评估方法。通过Python和pip即可安装,用户可在命令行或浏览器中使用,Python API便于集成项目,还支持容器化运行,满足多种使用需求。

sumy自动摘要Python文本总结命令行工具Github开源项目

项目介绍:Sumy 自动文本摘要工具

Sumy是一个简单易用的库和命令行工具,旨在从HTML页面或纯文本中提取摘要。它还提供了一个简单的文本摘要评估框架。项目中实现的摘要方法在文档中有详细介绍,还提供了其他编程语言实现的替代版本清单。

语言支持

Sumy支持多种自然语言。如果用户的语言暂不支持,也相对容易添加新语言的支持。

安装指南

要使用Sumy,首先需要确保安装了Python 3.6以上版本和pip,可以在Windows或Linux系统上安装。推荐的安装方式如下:

$ [sudo] pip install sumy $ [sudo] pip install git+git://github.com/miso-belica/sumy.git # 安装最新版本

使用方法

得益于开发者的贡献,最简单的方式是在浏览器中尝试Sumy。Sumy也提供命令行工具,方便用户快速对文档进行摘要:

$ sumy lex-rank --length=10 --url=https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_summarization

用户还可以使用不同的评价方法运行如下命令进行摘要质量评估:

$ sumy_eval lex-rank reference_summary.txt --url=https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_summarization

若不想进行安装,还可使用容器版Sumy:

$ docker run --rm misobelica/sumy lex-rank --length=10 --url=https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_summarization

Python API

Sumy也可以作为库在项目中使用。以下是一个简单的Python示例代码,展示如何在项目中整合Sumy进行文本摘要。

from sumy.parsers.html import HtmlParser from sumy.parsers.plaintext import PlaintextParser from sumy.nlp.tokenizers import Tokenizer from sumy.summarizers.lsa import LsaSummarizer as Summarizer from sumy.nlp.stemmers import Stemmer from sumy.utils import get_stop_words LANGUAGE = "english" SENTENCES_COUNT = 10 if __name__ == "__main__": url = "https://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_summarization" parser = HtmlParser.from_url(url, Tokenizer(LANGUAGE)) stemmer = Stemmer(LANGUAGE) summarizer = Summarizer(stemmer) summarizer.stop_words = get_stop_words(LANGUAGE) for sentence in summarizer(parser.document, SENTENCES_COUNT): print(sentence)

有趣的项目使用 Sumy

一些互联网项目使用Sumy进行有趣的应用:

  • 自动生成问题项目。
  • 将视频内容总结成任意长度。
  • 集体总结大型讨论的工具。
  • Lemmy平台的自动TL;DR机器人。

总之,Sumy为需要从复杂文本中提取精华的人提供了一种便捷的方法,并且不断扩展和丰富其功能以满足多样化的需求。

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