ChatGPT Java: 記事から重要な情報を自動的に要約して抽出する方法

ChatGPT Java: 記事からの重要な情報の自動要約と抽出を実装する方法、具体的なコード例が必要です

要約と重要な情報の抽出は情報検索において非常に重要ですおよびテキスト処理タスク。 Java で自動要約を実装し、記事の重要な情報を抽出するには、自然言語処理 (NLP) ライブラリと関連アルゴリズムを使用できます。この記事では、Lucene と Stanford CoreNLP を使用してこれらの機能を実装する方法と、具体的なコード例を紹介します。

1. 自動要約
自動要約は、テキストから重要な文や語句を抽出して、テキストの簡潔な要約を生成します。 Java では、Lucene ライブラリを使用して自動集計機能を実装できます。以下は簡単なサンプル コードです。

import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Document;
import org.apache.lucene.document.Field;
import org.apache.lucene.document.TextField;
import org.apache.lucene.index.IndexWriter;
import org.apache.lucene.index.IndexWriterConfig;
import org.apache.lucene.search.IndexSearcher;
import org.apache.lucene.search.ScoreDoc;
import org.apache.lucene.search.TopDocs;
import org.apache.lucene.store.Directory;
import org.apache.lucene.store.RAMDirectory;

public class Summarizer {
    public static String summarize(String text, int numSentences) throws Exception {
        // 创建索引
        Directory directory = new RAMDirectory();
        Analyzer analyzer = new StandardAnalyzer();
        IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(analyzer);
        IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, config);
        
        // 创建文档
        Document doc = new Document();
        doc.add(new TextField("text", text, Field.Store.YES));
        writer.addDocument(doc);
        writer.close();
        
        // 搜索并获取摘要
        IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(directory);
        TopDocs topDocs = searcher.search(query, numSentences);
        StringBuilder summary = new StringBuilder();
        for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) {
            Document summaryDoc = searcher.doc(scoreDoc.doc);
            summary.append(summaryDoc.get("text")).append(" ");
        }
        
        searcher.getIndexReader().close();
        directory.close();
        
        return summary.toString();
    }
}

上記のコードでは、Lucene ライブラリを使用してメモリ インデックスと検索結果を作成し、関連する文を要約として抽出します。

2. 記事の重要な情報を抽出する
重要な情報の抽出とは、本文から最も代表的かつ重要なキーワードや語句を抽出することを指します。 Java では、Stanford CoreNLP ライブラリを使用してこの機能を実装できます。以下は簡単なサンプル コードです。

import edu.stanford.nlp.simple.*;

public class KeywordExtractor {
    public static List<String> extractKeywords(String text, int numKeywords) {
        List<String> keywords = new ArrayList<>();
        Document document = new Document(text);
        
        // 提取名词关键词
        for (Sentence sentence : document.sentences()) {
            for (String word : sentence.words()) {
                if (sentence.posTag(word).startsWith("NN")) {
                    keywords.add(word);
                }
            }
        }
        
        // 统计关键词频率
        Map<String, Integer> freqMap = new HashMap<>();
        for (String keyword : keywords) {
            freqMap.put(keyword, freqMap.getOrDefault(keyword, 0) + 1);
        }
        
        // 按照频率排序
        List<Map.Entry<String, Integer>> sortedList = new ArrayList<>(freqMap.entrySet());
        sortedList.sort(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()));
        
        // 返回前 numKeywords 个关键词
        List<String> topKeywords = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < Math.min(numKeywords, sortedList.size()); i++) {
            topKeywords.add(sortedList.get(i).getKey());
        }
        
        return topKeywords;
    }
}

上記のコードでは、Stanford CoreNLP ライブラリを使用してテキスト内の名詞キーワードを抽出し、頻度統計とランキングを使用して最も代表的なキーワードを取得します。

3. 概要
この記事では、Java を使用して自動概要を実装し、記事の重要な情報を抽出する方法を紹介します。 Lucene および Stanford CoreNLP ライブラリと関連アルゴリズムを使用することで、これらの機能をより簡単に実装できます。これらのコード例が、これらのタスクの理解と実践に役立つことを願っています。

以上がChatGPT Java: 記事から重要な情報を自動的に要約して抽出する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。