自然语言处理系列之文本自动摘要技术(七)基于神经网络的抽取式文档摘要方法
自动文本摘要有：
extractive(抽取式的)、abstractive(生成式的)
前者是比较主流、容易的方法
1.抽取式
即从文档中抽取已有的句子形成摘要，语句压缩、组合优化。
2.生成式
生成新的句子，难度更大。
基于单一因素：
基于启发式规则：
基于神经网络：
可利用神经网络模型学习词语、句子的向量表示（抽象特征）
然后利用这些特征进行排序（多文档摘要）
还有很多方法，主要学习神经网络方法。
神经网络的方法来做抽取式文档摘要，所有用分类方法和回归的方法都可以替换成神经网络。这里介绍北大和微软韦福如博士合作的一个工作，《Ranking with Recursive Neural Networks and Its Application to Multi-Document Summarization》（使用递归神经网络及其应用程序对多文档摘要进行排序），用神经网络学习句子的向量表示，把句子的向量表示这种抽样特征和传统的特征，放在一起对句子做重要性预测，得到句子重要性分数，基于这个分数去做摘要句子的选择。
另外一篇工作是2017《Neural Extractive Summarization with Side Information》，它是用神经网络做抽取式文档摘要，也就是利用神经网络来抽取句子。这篇论文提出的方法是利用编码器-解码器框架进行单文档摘要。其中编码器是对原文编码得到一个语义表示，过程是先用CNN(卷积神经网络)对句子进行编码，然后在对句子序列用RNN（循环神经网络）进行编码，相当于对整个文档进行编码。得到文档后进行解码，解码并不是解出一个词，而是要解码出一个语义序列，语义序列的长度跟文档中句子的个数是一样的。在语义序列中句子如果是0就不应该在文档摘要中，如果是1就应该在文档摘要中。当得到语义序列的时候，就可以把序列中所有为1的句子提取出来放入到摘要中就可以了。虽然这个工作是利用编码器和解码器的框架，其实它输出的是对句子选择的结果
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opencv截屏参考这篇文章：https://blog.csdn.net/qq_18984151/article/details/79231953opencv录屏：#include <iostream> #include<opencv2/opencv.hpp>#include <windows.h>using namespace cv;usi..._opencv处理屏幕控件截图的代码示例
1、修改配置文件 vi /etc/docker/daemon.json 添加内容： { "registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com"] }2.创建并修改完daemon.json文件后，需要让这个文件生效 修改完成后reload配置文件 sudo syst..._docker 增加镜像仓库