背景介绍

文本摘要是常见但重要的信息处理功能，需要在日常文本处理场景中实现。本功能通过分词算法提取关键词，结合原始文本进行简要概括，最终实现数据记录功能。该实现基于Python语言，采用文件读取与分词处理为核心技术。

思路分析

1. 基础需求处理
   • 输入文本需读取并存储，确保原始文本与摘要输出的完整性。
   • 使用with open(...)进行文件读取，避免外部文件处理的复杂性。
2. 分词算法设计
   • 采用Python的jieba分词库，支持中文分词，提升摘要内容的准确性。
   • 分词结果用于提取关键词，确保摘要内容的自然性。
3. 数据结构管理
   • 使用字典存储原始文本和摘要内容，便于后续复用和调试。

代码实现

# 文本摘要功能实现与代码示例

import jieba

def text_summary(text):
    # 读取文件并存储原始文本
    original_text = text
    summary_content = text[:40]  # 示例摘要长度，可调整

    # 进行分词处理
    words = jieba.cut(text, split=True)
    # 提取关键词并生成摘要
    words_list = ' '.join(words)  # 将词语组合为短语
    summary = f"{words_list}：{summary_content}"  # 结构化摘要内容

    # 存储原始和摘要信息
    with open('text_data.txt', 'w') as f:
        f.write(f"原始文本：\n{original_text}\n摘要内容：\n{summary_content}\n")

    return summary

# 示例用法
if __name__ == "__main__":
    input_text = "今天天气很好，我去了公园。"
    summary_result = text_summary(input_text)
    print("摘要内容：", summary_result)

总结

该实现通过分词算法提取关键词，结合原始文本进行简要概括，最终实现数据记录功能。代码实现了文件读取、分词处理、摘要生成及数据存储，适用于日常文本处理场景。该功能可提高信息处理的效率，同时确保数据记录的完整性。通过结构化存储和注释化代码，确保了可读性和可维护性。