ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan ringkasan automatik dan mengekstrak maklumat penting artikel

ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan ringkasan automatik dan pengekstrakan maklumat penting daripada artikel, contoh kod khusus diperlukan

Ringkasan dan pengekstrakan maklumat utama adalah tugas yang sangat penting dalam mendapatkan maklumat dan pemprosesan teks. Untuk melaksanakan ringkasan automatik dan mengekstrak maklumat utama artikel dalam Java, anda boleh menggunakan pustaka pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan algoritma yang berkaitan. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Lucene dan Stanford CoreNLP untuk melaksanakan fungsi ini, dan memberikan contoh kod khusus.

1. Ringkasan automatik
Ringkasan automatik menjana ringkasan ringkas teks dengan mengekstrak ayat atau frasa penting daripada teks. Di Java, kita boleh menggunakan perpustakaan Lucene untuk melaksanakan fungsi ringkasan automatik. Berikut ialah contoh kod mudah:

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();
    }
}

Dalam kod di atas, kami menggunakan pustaka Lucene untuk mencipta indeks dalam memori dan mencari keputusan, dan kemudian mengekstrak ayat yang berkaitan sebagai ringkasan.

2. Ekstrak maklumat penting artikel
Pengekstrakan maklumat utama merujuk kepada mengekstrak kata kunci atau frasa yang paling mewakili dan penting daripada teks. Di Java, kita boleh menggunakan perpustakaan Stanford CoreNLP untuk melaksanakan fungsi ini. Berikut ialah contoh kod ringkas:

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;
    }
}

Dalam kod di atas, kami menggunakan perpustakaan Stanford CoreNLP untuk mengekstrak kata kunci kata nama dalam teks, dan menggunakan statistik kekerapan dan kedudukan untuk mendapatkan kata kunci yang paling mewakili.

3 Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Java untuk meringkaskan dan mengekstrak maklumat penting secara automatik daripada artikel. Dengan menggunakan perpustakaan Lucene dan Stanford CoreNLP serta algoritma yang berkaitan, kami boleh melaksanakan fungsi ini dengan lebih mudah. Semoga contoh kod ini akan membantu anda memahami dan mempraktikkan tugasan ini dengan lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci ChatGPT Java: Bagaimana untuk melaksanakan ringkasan automatik dan mengekstrak maklumat penting artikel. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!