文本摘要实战：基于句子相似度矩阵构建图结构实现文本摘要 代码+数据

• 任务描述: 自动文本摘要(Text Summarization)是指给出一段文本，我们从中提取出要点，然后再形成一个短的概括性的文本。自动的文本摘要是非常具有挑战性的，当我们作为人类总结一篇文章时，我们通常会完整地阅读它以发展我们的理解，然后写一个摘要突出其要点。由于计算机缺乏人类知识和语言能力，它使自动文本摘要成为一项非常困难和艰巨的任务。自动摘要通常分为抽取式摘要和生成式摘要，区别在于抽取摘要选择原文中若干句子作为只要，而生成式摘要利用文本生成技术根据原文生成摘要，这个摘要会出现原文中没有出现过的句子和词。本教程介绍一个简单的无监督抽取式摘要方法TextRank算法。

• 数据集：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87092245

• 运行环境：

  Python>=3.6
  numpy>=1.18.0
  sklearn>=0.23.1
  networkx>=2.1

• 方法概述：本案例主要实现一个文本摘要模型，具体流程如下图所示：