基于Python的自然语言处理系列(57):使用最佳表示向量法实现整本书的高效摘要

        在自然语言处理中,处理大型文档,如书籍或长篇文本,总结其关键内容是一项挑战。面对长达数万或数十万字的书籍时,我们往往需要找到一种既能代表书籍主旨,又能降低处理成本的方法。本篇博文介绍了一种称为“最佳表示向量法”(Best Representation Vectors)的技术,通过向量嵌入和聚类算法,从书籍的不同部分选取代表性的段落,进而实现整本书的摘要。这种方法不仅提升了处理效率,还帮助我们在信息丢失最小化的情况下获取书籍核心内容。

背景:文本分块和嵌入向量

        首先,我们需要将整本书加载为文本,并对其进行分块以便于后续的向量化和聚类处理。在本文中,我们以《Into Thin Air》一书为例,将其文本内容分块,每块内容为几千个字符,以确保每一块文本有较为完整的上下文。

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader# 加载书籍
loader = PyPDFLoader("./data/IntoThinAirBook.pdf")
pages = loader.load()# 处理文本
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(separators=["\n\n", "\n", "\t"], chunk_size=10000, chunk_overlap=3000)
docs = text_splitter.create_documents([text])

第一步:向量化文本

        将每个文本块转化为向量嵌入是后续聚类分析的基础。在这里,我们使用Ope

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