【亲测免费】 BERT Extractive Summarizer 教程

1. 项目介绍

BERT Extractive Summarizer 是一个Python库，利用预训练的BERT模型进行文本提取式摘要。该库提供了一种简单的方式来对长文本进行自动摘要，尤其适用于新闻文章和其他类型的数据。项目由Derek Miller开发，并在GitHub上维护。

2. 项目快速启动

安装

首先，确保已经安装了Python环境。接下来，通过pip来安装bert-extractive-summarizer：

pip install bert-extractive-summarizer

快速示例

下面是如何使用BERT Extractive Summarizer的基本示例：

from summarizer import Summarizer

body = '你的输入文本'
model = Summarizer()
summary = model(body)

print(summary)

这段代码将对输入的文本body执行摘要并打印结果。

指定摘要比例

你可以通过设定ratio参数来指定摘要中句子的比例：

summary = model(body, ratio=0.2)

或者直接设置摘要的句子数：

summary = model(body, num_sentences=3)

3. 应用案例和最佳实践

多层隐藏状态嵌入

除了基础的摘要功能，还可以合并不同隐藏层的输出以增强表示：

model = Summarizer('distilbert-base-uncased', hidden=[-1, -2], hidden_concat=True)

使用SentenceBert

配合sentence-transformers库，可以实现基于SBert的摘要：

pip install -U sentence-transformers

然后在代码中这样使用：

from summarizer import Summarizer
import sentence_transformers as st

body = '你的输入文本'
model = Summarizer(st.SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2'))
summary = model(body, num_sentences=3)

4. 典型生态项目

BERT Extractive Summarizer可与其他NLP库结合使用，如：

• transformers（Hugging Face）：用于访问各种预训练模型。
• sentence-transformers：用于句向量计算和相似性任务。
• nltk 和 spacy：辅助处理自然语言数据，例如分词和句法分析。

以上就是BERT Extractive Summarizer的基本介绍及使用指南，通过灵活运用这些工具，你可以构建更强大的文本处理系统。