XiaoxiaLei · July 12, 2018 06:29
diff --git a/TextTeaser源码阅读笔记 b/TextTeaser源码阅读笔记
 一共三个class，TextTeaser,Parser,Summarizer。

 1、TextTeaser，程序入口类。给定待摘要的文本和文本题目，输出文本摘要，默认是原文中最重要的5句话。

 2、Summarizer，生成摘要类。计算出每句话的分数，并按照得分做排序，然后按照原文中句子的顺序依次输出得分最高的5句话作为摘要。

 关键在于如何计算句子的得分，打分模型分为四个部分：

 1）句子长度，长度为20的句子为最理想的长度，依照距离这个长度来打分。

 2）句子位置，根据句子在全文中的位置，给出分数。（可能是根据自己统计的一些句子重要性数据）

 Tips：这里，可以将文本划分为段落，依据句子在段落中的位置来打分，效果可能会更好！

 3）句子是否包含标题词，根据句子中包含标题词的多少来打分。

 4）句子关键词打分，文本进行预处理之后，按照词频统计出排名前10的关键词，通过比较句子中包含关键词的情况，以及关键词分布的情况来打分（sbs，dbs两个函数）。

 单文档摘要的技术核心就是给句子打分排序，然后按自然序输出。

 3、Parser，文本解析类。对文本进行去除停用词、去除标点符号、分词、统计词频等一些预处理操作。

 据说，这个算法在新闻上应用的很好，自己试了一下，感觉还是不错的，而且作者将算法做成了生意，卖SaaS API服务，给一些新闻App生成新闻摘要来赚钱，据说效果比之前的summly效果好。

 算法很简单，典型的单文档摘要处理方法，完全是feature工程，很多的参数没有依据并且数量很多，效果评定很难做。
	一共三个class，TextTeaser,Parser,Summarizer。

	1、TextTeaser，程序入口类。给定待摘要的文本和文本题目，输出文本摘要，默认是原文中最重要的5句话。

	2、Summarizer，生成摘要类。计算出每句话的分数，并按照得分做排序，然后按照原文中句子的顺序依次输出得分最高的5句话作为摘要。

	关键在于如何计算句子的得分，打分模型分为四个部分：

	1）句子长度，长度为20的句子为最理想的长度，依照距离这个长度来打分。

	2）句子位置，根据句子在全文中的位置，给出分数。（可能是根据自己统计的一些句子重要性数据）

	Tips：这里，可以将文本划分为段落，依据句子在段落中的位置来打分，效果可能会更好！

	3）句子是否包含标题词，根据句子中包含标题词的多少来打分。

	4）句子关键词打分，文本进行预处理之后，按照词频统计出排名前10的关键词，通过比较句子中包含关键词的情况，以及关键词分布的情况来打分（sbs，dbs两个函数）。

	单文档摘要的技术核心就是给句子打分排序，然后按自然序输出。

	3、Parser，文本解析类。对文本进行去除停用词、去除标点符号、分词、统计词频等一些预处理操作。

	据说，这个算法在新闻上应用的很好，自己试了一下，感觉还是不错的，而且作者将算法做成了生意，卖SaaS API服务，给一些新闻App生成新闻摘要来赚钱，据说效果比之前的summly效果好。

	算法很简单，典型的单文档摘要处理方法，完全是feature工程，很多的参数没有依据并且数量很多，效果评定很难做。
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