Course Code

textsum

Duration

14 hours (usually 2 days including breaks)

Requirements

An understanding of Python programming (Python 2.7/3.3+)
An understanding of Python libraries in general

Overview

Python Machine Learning에서 텍스트 요약 기능은 입력 텍스트를 읽고 텍스트 요약을 생성 할 수 있습니다 이 기능은 명령 행이나 Python API / 라이브러리에서 사용할 수 있습니다 한 가지 흥미로운 적용은 행정 요약을 빠르게 작성하는 것입니다 이는 보고서 및 프레젠테이션을 생성하기 전에 많은 양의 텍스트 데이터를 검토해야하는 조직에 특히 유용합니다 강사가 진행되는이 교육 과정에서 참가자는 Python을 사용하여 입력 텍스트 요약을 자동 생성하는 간단한 응용 프로그램을 만드는 방법을 배웁니다 이 훈련이 끝나면 참가자는 다음을 할 수 있습니다 텍스트를 요약하는 명령 행 도구를 사용하십시오 파이썬 라이브러리를 사용하여 텍스트 요약 코드를 디자인하고 작성하십시오 세 가지 파이썬 요약 라이브러리 평가 : sumy 070, pysummarization 104, readless 1017 청중 개발자 데이터 과학자 코스 형식 파트 강의, 파트 토론, 연습 및 무거운 핸드 슨 연습 .

Machine Translated

Course Outline

Introduction to Text Summarization with Python

Comparing sample text with auto-generated summaries
Installing sumy (a Python Command-Line Executable for Text Summarization)
Using sumy as a Command-Line Text Summarization Utility (Hands-On Exercise)

Evaluating three Python summarization libraries: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17 based on documented features

Choosing a library: sumy, pysummarization or readless

Creating a Python application using sumy library on Python 2.7/3.3+

Installing the sumy library for Text Summarization
Using the Edmundson (Extraction) method in sumy Python Library for Text

Summarization

Creating simple Python test code that uses sumy library to generate a text summary

Creating a Python application using pysummarization library on Python 2.7/3.3+

Installing pysummarization library for Text Summarization
Using the pysummarization library for Text Summarization
Creating simple Python test code that uses pysummarization library to generate a text summary

Creating a Python application using readless library on Python 2.7/3.3+