ChatGPT Java : Comment implémenter la synthèse automatique et extraire les informations clés des articles

ChatGPT Java : Comment implémenter la synthèse et l'extraction automatiques des informations clés à partir d'articles, des exemples de code spécifiques sont requis

Le résumé et l'extraction des informations clés sont des tâches très importantes dans la récupération d'informations et le traitement de texte. Pour implémenter la synthèse automatique et extraire les informations clés des articles en Java, vous pouvez utiliser les bibliothèques de traitement du langage naturel (NLP) et les algorithmes associés. Cet article expliquera comment utiliser Lucene et Stanford CoreNLP pour implémenter ces fonctions et donnera des exemples de code spécifiques.

1.Résumé automatique
Le résumé automatique génère un résumé concis du texte en extrayant des phrases ou des expressions importantes du texte. En Java, nous pouvons utiliser la bibliothèque Lucene pour implémenter la fonction de résumé automatique. Voici un exemple de code simple :

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.TextField;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;

public class Summarizer {
    public static String summarize(String text, int numSentences) throws Exception {
        // 创建索引
        Directory directory = new RAMDirectory();
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
        IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);
        
        // 创建文档
        Document doc = new Document();
        doc.add(new TextField("text", text, Field.Store.YES));
        writer.addDocument(doc);
        writer.close();
        
        // 搜索并获取摘要
        IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(directory);
        TopDocs topDocs = searcher.search(query, numSentences);
        StringBuilder summary = new StringBuilder();
        for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
            Document summaryDoc = searcher.doc(scoreDoc.doc);
            summary.append(summaryDoc.get("text")).append(" ");
        }
        
        searcher.getIndexReader().close();
        directory.close();
        
        return summary.toString();
    }
}

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la bibliothèque Lucene pour créer un index en mémoire et rechercher les résultats, puis extraire les phrases pertinentes sous forme de résumés.

2. Extraire les informations clés de l'article
L'extraction des informations clés fait référence à l'extraction des mots-clés ou des expressions les plus représentatifs et les plus importants du texte. En Java, nous pouvons utiliser la bibliothèque Stanford CoreNLP pour implémenter cette fonctionnalité. Voici un exemple de code simple :

import edu.stanford.nlp.simple.*;

public class KeywordExtractor {
    public static List<String> extractKeywords(String text, int numKeywords) {
        List<String> keywords = new ArrayList<>();
        Document document = new Document(text);
        
        // 提取名词关键词
        for (Sentence sentence : document.sentences()) {
            for (String word : sentence.words()) {
                if (sentence.posTag(word).startsWith("NN")) {
                    keywords.add(word);
                }
            }
        }
        
        // 统计关键词频率
        Map<String, Integer> freqMap = new HashMap<>();
        for (String keyword : keywords) {
            freqMap.put(keyword, freqMap.getOrDefault(keyword, 0) + 1);
        }
        
        // 按照频率排序
        List<Map.Entry<String, Integer>> sortedList = new ArrayList<>(freqMap.entrySet());
        sortedList.sort(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()));
        
        // 返回前 numKeywords 个关键词
        List<String> topKeywords = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < Math.min(numKeywords, sortedList.size()); i++) {
            topKeywords.add(sortedList.get(i).getKey());
        }
        
        return topKeywords;
    }
}

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la bibliothèque Stanford CoreNLP pour extraire les mots-clés nominaux dans le texte, et utilisons les statistiques de fréquence et le classement pour obtenir les mots-clés les plus représentatifs.

3. Résumé
Cet article explique comment utiliser Java pour résumer et extraire automatiquement les informations clés des articles. En utilisant les bibliothèques Lucene et Stanford CoreNLP et les algorithmes associés, nous pouvons implémenter ces fonctions plus facilement. Espérons que ces exemples de code vous aideront à mieux comprendre et pratiquer ces tâches.

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