Идея решения будет следующей:
1. Разбить текст на предложения.
2. Подсчитать частоту встречаемости каждого слова в тексте.
3. Определить вес каждого предложения на основе суммы весов слов, входящих в него.
4. Выбрать предложения с наибольшим весом для включения в краткое описание.
Вот пример кода на Python для решения этой задачи:
```python
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
from collections import Counter
def generate_summary(text, num_sentences=3):
# Разбиваем текст на предложения
sentences = sent_tokenize(text)
# Разбиваем каждое предложение на слова
words = [word_tokenize(sentence.lower()) for sentence in sentences]
# Подсчитываем частоту встречаемости каждого слова
word_freq = Counter()
for sentence_words in words:
word_freq.update(sentence_words)
# Вычисляем вес каждого предложения на основе суммы весов слов
sentence_weights = {}
for sentence in sentences:
sentence_words = word_tokenize(sentence.lower())
weight = sum(word_freq[word] for word in sentence_words)
sentence_weights[sentence] = weight
# Сортируем предложения по весу и выбираем заданное количество предложений для краткого описания
summary_sentences = sorted(sentence_weights, key=sentence_weights.get, reverse=True)[:num_sentences]
return ' '.join(summary_sentences)
# Пример текста
text = """
Марс – четвёртая по удалённости от Солнца и седьмая по размерам планета Солнечной системы.
До 24 августа 2006 года по исключительному соглашению между Международным астрономическим союзом и Всемирной ассоциацией радиокоммуникаций английское наименование этой планеты официально считалось орфографическим вариантом русского названия – Марс.
Именно такое внешнеполитическое состояние дел иллюстрирует исследование анкет, которые участники митапа пройдут.
По ходу выполнения общих заданий участники митапа будут проведены.
Участников митапа, однако, ждут другие трудности, например, количественный состав и структура общества (а также) способы реализации заданий.
"""
# Генерация краткого описания текста
summary = generate_summary(text)
print("Краткое описание:")
print(summary)
```
Этот код принимает текст в качестве входных данных, разбивает его на предложения и подсчитывает частоту встречаемости каждого слова. Затем он вычисляет вес каждого предложения, основываясь на сумме весов слов в нем, и выбирает заданное количество предложений с наибольшим весом для включения в краткое описание. Полученное краткое описание выводится на экран.
Описание к коду:
1. Импорт библиотек:
– На первых строках кода импортируются необходимые библиотеки и модули: `nltk.tokenize` для разделения текста на предложения и слова, а также `collections.Counter` для подсчета частоты встречаемости слов.
2. Функция `generate_summary`:
– Эта функция принимает текст и опциональный аргумент `num_sentences`, который указывает количество предложений в кратком описании (по умолчанию равно 3).
– Сначала текст разбивается на предложения с помощью `sent_tokenize` из библиотеки NLTK, которая разделяет текст на предложения на основе знаков препинания.
– Затем каждое