摘要提取文本的主流算法

文本摘要提取的主流算法主要有以下几种：

1：根据核算的办法：这种办法运用核算模型来剖析文本，然后提取要害信息。其间，最常用的办法是TF-IDF（词频-逆文档频率）算法和TextRank算法。
2:根据机器学习的办法：这种办法运用机器学习算法来练习模型，然后运用模型来提取摘要。其间，最常用的办法是支撑向量机（SVM）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法。
3:根据深度学习的办法：这种办法运用深度学习算法来练习模型，然后运用模型来提取摘要。其间，最常用的办法是循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。
4:根据规矩的办法：这种办法运用人工界说的规矩来提取摘要。其间，最常用的办法是根据句法结构的办法和根据语义剖析的办法。
5:根据图模型的办法：这种办法运用图模型来表明文本中的联系，然后运用图算法来提取摘要。其间，最常用的办法是根据最小生成树的办法和根据图神经网络的办法。
6:根据强化学习的办法：这种办法运用强化学习算法来练习模型，然后运用模型来提取摘要。其间，最常用的办法是根据Q-learning的办法和根据策略梯度的办法。
7:根据常识图谱的办法：这种办法运用常识图谱来表明文本中的实体和联系，然后运用图算法来提取摘要。其间，最常用的办法是根据实体联系图的办法和根据常识图谱嵌入的办法。
几种办法的运用场景及优缺陷：
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1:根据核算的办法：适用于提取长文本中的要害信息，如新闻报道和科技论文等。长处是简略易懂，核算速度快，缺陷是无法处理杂乱的语义联系。
2:根据机器学习的办法：适用于提取长文本中的要害信息，如新闻报道和科技论文等。长处是能够处理杂乱的语义联系，缺陷是需求很多的练习数据和特征工程。
3:根据深度学习的办法：适用于提取长文本中的要害信息，如新闻报道和科技论文等。长处是能够处理杂乱的语义联系，缺陷是需求很多的练习数据和核算资源。
4:根据规矩的办法：适用于提取结构化文本中的要害信息，如表格和数据库等。长处是能够处理杂乱的语义联系，缺陷是需求手动界说规矩，难以适应不同的文本类型。
5:根据图模型的办法：适用于提取长文本中的要害信息，如新闻报道和科技论文等。长处是能够处理杂乱的语义联系，缺陷是需求构建图模型，核算杂乱度较高。
6:根据强化学习的办法：适用于提取长文本中的要害信息，如新闻报道和科技论文等。长处是能够处理杂乱的语义联系，缺陷是需求很多的练习数据和核算资源。
7:根据常识图谱的办法：适用于提取结构化文本中的要害信息，如表格和数据库等。长处是能够处理杂乱的语义联系，缺陷是需求构建常识图谱，难以适应不同的文本类型。