勉強会しました。要約ツールによる長文の読み返し対策。
分析屋の下滝です。
ミニ勉強会の５回目しました！ 15分の勉強会です！ 発表は10分で終わりますが、質問も含めていつも40分くらいになっています！ ミニは無理なのかもしれません！
今回は、Kさんの発表です！
内容は、pysummarizationというpythonで書かれた要約ツールを使ってみた、という内容です！
Kさんがこのテーマを選んだ理由です！
読み力を高めたいみたいな感じでしょうか！？
そこで試してみたツールが、pythonのようやくツールのpysummarizationです！
公式サイトによると、pysummarizationは次のように説明されています！
本ライブラリは、自然言語処理とニューラルネットワーク言語モデルの一種を用いた自動要約機能です。本ライブラリを使用すると、テキストクラスタリングによってフィルタリングされたオリジナル文書やウェブスクレイプテキストの主要なポイントを含む要約を作成することができます。また、本ライブラリは、Accel-Brain-baseを利用して、LSTMに基づくエンコーダ／デコーダを実装し、Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) 学習によって要約の精度を向上させています。
ここから試してみた、みたいなスライドが続きます！ 一部のみ紹介！
使ってみた所感はこんな感じのようです。
続いて他のツールと比べてみよう、という内容。
最後にまとめ！
ついでに、公式ページより、サンプルコードはこんな感じのようです！ 比較的簡単に試せそうですね！
from pysummarization.nlpbase.auto_abstractor import AutoAbstractor
from pysummarization.tokenizabledoc.mecab_tokenizer import MeCabTokenizer
from pysummarization.abstractabledoc.top_n_rank_abstractor import TopNRankAbstractor
document = "自然言語処理（しぜんげんごしょり、英語: natural language processing、略称：NLP）は、人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術であり、人工知能と言語学の一分野である。「計算言語学」（computational linguistics）との類似もあるが、自然言語処理は工学的な視点からの言語処理をさすのに対して、計算言語学は言語学的視点を重視する手法をさす事が多い[1]。データベース内の情報を自然言語に変換したり、自然言語の文章をより形式的な（コンピュータが理解しやすい）表現に変換するといった処理が含まれる。応用例としては予測変換、IMEなどの文字変換が挙げられる。"
auto_abstractor = AutoAbstractor()
auto_abstractor.tokenizable_doc = MeCabTokenizer()
auto_abstractor.delimiter_list = ["。", "\n"]
abstractable_doc = TopNRankAbstractor()
result_dict = auto_abstractor.summarize(document, abstractable_doc)
for sentence in result_dict["summarize_result"]:
print(sentence)分析屋では、このようなテキストデータを扱う、自然言語処理のお仕事の依頼も受け付けております！
過去には、製品の使い方等に関する問い合わせ内容が多く溜まっていて、そこからFAQに使えそうな問い合わせの多いものを自動抽出して欲しい、などの相談もありました！ 一つ一つの問い合わせが似ているもの探して計算するという方法で試したことがあります！
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