歡迎大家來到我們的項目實戰(zhàn)課，本期內(nèi)容是《基于 TextRank 的?本摘要抽取實戰(zhàn)》。所謂項目課，就是以簡單的原理回顧+詳細的項目實戰(zhàn)的模式，針對具體的某一個主題，進行代碼級的實戰(zhàn)講解，可以采用直播或者錄制視頻的形式。
本次主題
在 NLP 領(lǐng)域中，自動文本摘要抽取是一個很重要的領(lǐng)域。自動化的從文章中抽取出重要信息，在新聞撰寫、金融研究、法律文件分析等諸多領(lǐng)域有廣泛應用。
自動文本摘要的技術(shù)主要分為抽取式和生成式，本實戰(zhàn)項目課程將介紹抽取式文本摘要的經(jīng)典模型 — TextRank。TextRank 創(chuàng)造性的將 PageRank （網(wǎng)頁排序算法）這一圖算法的思想運用于文本中。通過學習本實戰(zhàn)項目課程學生將掌握 TextRank 在新聞分類實戰(zhàn)中的運用，并掌握文本摘要的發(fā)展和技術(shù)要點。
本次課程經(jīng)過剪輯后的課程總時長為65分鐘，定價為49元，各部分課程內(nèi)容與時長如下：
部分 | 內(nèi)容 | 時長(分鐘) |
No.1 | 項目背景介紹 | 18 |
No.2 | 模型選擇 | 16 |
No.3 | 數(shù)據(jù)讀取與預處理 | 15 |
No.4 | 模型訓練與推理 | 11 |
No.5 | 總結(jié)與展望 | 5 |
下面我們來簡單看一下各部分的內(nèi)容：
第1部分：項目背景介紹，講解項目背景、項目難點、總體方案和問題建模，本部分內(nèi)容可以免費收聽。
第2部分：模型選擇與搭建，包括有監(jiān)督抽取式文本摘要方案、無監(jiān)督抽取式文本摘要方案、TextRank模型搭建部分的代碼講解。
第3部分：數(shù)據(jù)讀取與預處理（代碼），包括數(shù)據(jù)集選擇和文本數(shù)據(jù)預處理兩部分內(nèi)容，以及相關(guān)的代碼講解。
第4部分：模型訓練與推理（代碼），包括模型訓練和模型評測兩部分內(nèi)容，還有相關(guān)的代碼講解。
第5部分：總結(jié)與展望，總結(jié)了TextRank的優(yōu)缺點以及模型的優(yōu)化方向。
本次課程講師為Monica，某互聯(lián)網(wǎng)大廠高級算法工程師、美名校本碩數(shù)學專業(yè)，資深AI課程講師。
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(1) 有多次人工智能領(lǐng)域教學經(jīng)驗，擅長演講與教學。
(2) 有3年以上人工智能領(lǐng)域項目實戰(zhàn)經(jīng)驗。
(3) 有三AI已有生態(tài)成員優(yōu)先。
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