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三行代码，给你的论文自动生成摘要
之前写过一篇关于论文降重的技术爽文，收到了不错的反响。毕业生的法宝，论文一键降重~！
最近对毕业论文方面的问答做了一个统计，发现除了降重，“摘要”的准备以及撰写也是莘莘学子们重点关心的一个话题，那摘要有没有可能用代码实现的捷径呢？ 确实是有的，老K在这里就给大家介绍一下：
1. 首先导入需要的第三方库
# encoding:utf-8 from gensim.summarization import summarize import re
- 由于我们论文主要由汉字组成，为了避免编码问题，现在脚本头部写上utf-8的声明；
- 我们会用到的，是一个叫做gensim的库：
gensim是一个用于自然语言处理的库，最早是用来生成给定文章相似内容的工具，gensim本身就是“generate similar”的合成词。
- 所以，想要实现摘要方面的功能，gensim是很适合的一个库。
- 它会用到的依赖库有numpy和smart_open。
2. 对文本进行预处理
text = re.sub(r'。|？|！', '. ', text)
- gensim的算法是基于句子进行的。
- 由于gensim本身是针对英语文本的，所以为了让gensim能识别中文里的“句子”概念。我们做了一下以上的处理。
- 以“. ”结尾，使gensim能判断此处为一句的终止符号。
3. 一行代码实现摘要
abstract = summarize(text)
- gensim的summarize模块，是基于textrank的变体。
- textrank是以句子为最小单位，计算句子与句子之间的关联度，以此得到最具代表性的文本。 最具代表性的文本，本身也就是最适合用于总结概述一段长文的句子。
ex. 总结
# encoding:utf-8 from gensim.summarization import summarize import re def do_abstract(text): text = re.sub(r'。|？|！', '. ', text) abstract = summarize(text) return abstratc以上代码可以帮助你以最快的速度获取论文的核心内容，你可以用于：
- 快速获取参考文献的核心内容，以判断该论文是否适合您的论文主题
- 快速生成您论文的摘要内容草稿，可以直接从草稿开始修改，减少你从头组织语言的麻烦
textrank是源于google的pagerank算法启发，应用到自然语言处理领域的结果。summarize模块有很多参数可以设置，以适应需求更加趋于个性化的现实环境。对textrank感兴趣的朋友，可以百度Rada Mihalcea和Paul Tarau撰写的论文《TextRank: Bringing Order into Texts》了解更详细的原理。不适应英文阅读的朋友，也可以关注我的公众号《老K玩代码》，后续我会针对这篇论文写一篇个人的中文解析。
该代码只能帮助您汇总文章核心内容，但不能完全替代摘要的撰写工作。老K撰写本文以技术分享为初心，并仍然鼓励毕业生自主进行论文创作。
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