摘要分享服务python版

本文涉及的产品
Serverless 应用引擎 SAE,800核*时 1600GiB*时
容器镜像服务 ACR,镜像仓库100个 不限时长
可观测可视化 Grafana 版,10个用户账号 1个月
简介: 【10月更文挑战第3天】本文介绍了将链接转换为标题和内容摘要的技术,包括抽取式和生成式摘要方法。抽取式摘要通过提取关键句子生成摘要,而生成式摘要则通过理解语义生成新句子。文中还详细描述了链接预览生成的实现过程,从链接识别到内容解析,再到预览卡片生成,并提供了Python代码示例。这些技术提高了信息的可读性和访问效率。

1 摘要算法简介

将链接转换为标题和内容的摘要显示,通常涉及到文本摘要技术。文本摘要技术可以通过两种主要方法实现:抽取式摘要(extractive summarization)和生成式摘要(abstractive summarization)。

space_station.png

抽取式摘要:这种方法通过分析原文,提取出关键句子或段落,然后将它们组合成摘要。它不改变原文的句子结构,而是直接抽取并使用原文的部分内容。

例如,可以使用TextRank算法,这是一种基于图的排序算法,它通过构建文本的图模型并利用投票机制对文本中的重要成分进行排序,从而实现关键词提取和文摘。TextRank算法不需要对多篇文档进行学习训练,因此它简洁有效,适用于自动提取微信公众号文章摘要等场景。

生成式摘要:这种方法则更为复杂,它通过理解原文的语义内容,生成新的、未在原文中直接表述的句子来形成摘要。这通常需要深度学习技术,如循环神经网络(RNN)或变压器(Transformers),来捕捉文本中的深层次语义关系,并生成流畅、准确的摘要

在分享文章时,通常使用的是抽取式摘要技术,因为它相对简单且易于实现。

例如,可以使用Python的TextRank库或其他自然语言处理库来自动提取文章的关键句子,快速生成摘要。这些工具通常基于统计方法,如TF-IDF,或者基于图模型的方法来确定句子的重要性,并选择最具代表性的句子作为摘要内容。

此外,还有一些在线服务和工具,如AI总结,它们专门设计用于处理微信群消息、公众号文章、网页链接等多种类型的内容,并提供自动摘要功能。这些服务可以帮助用户节省时间,快速获取信息的精华,提高阅读效率。

2 实现的示例

在群中分享其他网站的文章时,应用会自动生成一个链接的预览,包括标题、内容摘要和有时还会生成缩略图。实现这一功能的算法涉及以下几个步骤:

  1. 链接识别
    当用户粘贴一个链接到聊天框,微信首先需要识别该链接。这涉及到基本的文本解析技术,通过正则表达式或者URL检测方法,识别出粘贴内容中包含的有效URL。

  2. HTTP 请求获取网页数据
    一旦识别到URL,微信会在后台发送一个HTTP请求(GET请求)到该URL地址,获取网页的HTML内容。
    由于部分网页可能包含重定向或防爬虫机制,微信的后台会处理这些情况,确保能抓取到目标网页的内容。

  3. 网页内容解析
    HTML 解析:微信会通过HTML解析器(例如使用BeautifulSoup或类似库)解析网页的HTML结构。需要提取以下关键部分:
    标题:通常可以通过

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