テキスト要約のためのNLP Pythonコード例と方法

2024-02-09 19:17 テキスト要約 自然言語処理 Python

  1. テキストの前処理:

    • テキストデータの正規化（大文字小文字の統一、句読点の除去など）を行います。
    • ストップワード（一般的な単語やフレーズ）の削除を行い、処理速度を向上させます。

  2. 文の分割:

    • テキストを文に分割するために、文の終わりを示す句読点や特殊文字を利用します。

  3. 文のベクトル化:

    • 文を数値データに変換するために、単語埋め込み（Word Embedding）や TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）などの手法を使用します。

  4. 要約手法の選択:

    • 抽出型要約と生成型要約の2つの主要な手法があります。抽出型要約では、重要な文やフレーズを抽出して要約文を生成します。生成型要約では、テキストから新しい文を生成して要約を作成します。

  5. 抽出型要約の例:

    • TextRankアルゴリズムやTF-IDFを使用して、重要な文を抽出する方法を示します。

  6. 生成型要約の例:

    • LSTM（Long Short-Term Memory）などのリカレントニューラルネットワークを使用して、新しい文を生成する方法を示します。

以上が、テキスト要約の基本的な手法とコード例の概要です。実際のコード実装には、PythonのNLPライブラリ（例:NLTK、spaCy）や機械学習ライブラリ（例:TensorFlow、PyTorch）を活用することができます。これらのツールと手法を組み合わせることで、効果的なテキスト要約システムを構築することができます。