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2026/1/10 17:42:05 网站建设 项目流程

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
快速开发一个中文文本摘要生成器原型:1. 使用JIEBA进行关键词提取 2. 基于TF-IDF算法计算句子重要性 3. 选择重要句子生成摘要 4. 提供简单的命令行界面 5. 处理1000字以内的中文文本。要求代码简洁,无需复杂配置即可运行,输出摘要长度可调节。
  1. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个内容分析的小工具,需要快速验证中文文本摘要的功能。发现用JIEBA库配合简单的算法,1小时就能搭出可用的原型,记录下这个轻量级实现方案。

  1. 关键词提取打基础

先用JIEBA做分词和关键词提取,这是后续处理的基础。JIEBA自带的关键词提取接口可以直接用,默认基于TF-IDF算法。实际测试发现,对于短文本直接取前10个关键词效果就不错,长文本可以适当增加数量。

  1. 句子重要性评估

把文本按标点拆分成句子后,用TF-IDF计算每个句子的权重。简单做法是累加句子中所有关键词的权重分数,再除以句子长度(避免长句天然占优)。这里可以优化停用词过滤,但原型阶段直接用JIEBA的默认词库也够用。

  1. 动态摘要生成

按权重排序后,取前N个高分句子组成摘要。建议保留原句顺序(避免逻辑混乱),同时增加长度控制参数。测试时发现,对于新闻类文本保留20%-30%的原文字数,信息密度就比较合适。

  1. 命令行交互设计

用argparse库快速搭了个命令行界面,主要参数就三个:输入文本路径、输出摘要路径、摘要比例(0.1-0.5)。处理1000字以内的文本时,内存占用可以忽略不计,响应都是秒级的。

几个优化时踩过的坑: - 处理换行符时要注意统一替换为句号 - 中文省略号需要特殊处理 - 权重计算时加入句子位置因子(首段和结尾加权) - 对列表式文本要做段落合并

这个原型虽然简单,但已经能处理大多数常规文本的摘要需求。后续如果要产品化,可以考虑加入: - 深度学习模型增强语义理解 - 支持URL直接输入 - 生成带高亮关键词的HTML版本

整个开发过程在InsCode(快马)平台上完成的,它的在线编辑器响应速度很快,还能直接分享可运行的demo。最方便的是部署功能,点一下就能生成临时测试链接,不用自己折腾服务器配置。对于这种需要快速验证的小工具开发特别友好,推荐有类似需求的同学试试。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
快速开发一个中文文本摘要生成器原型:1. 使用JIEBA进行关键词提取 2. 基于TF-IDF算法计算句子重要性 3. 选择重要句子生成摘要 4. 提供简单的命令行界面 5. 处理1000字以内的中文文本。要求代码简洁,无需复杂配置即可运行,输出摘要长度可调节。
  1. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

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