背景介绍

本项目旨在通过Python编程实现一个网页应用，用户可输入一段中文文本，系统通过自然语言处理技术提取中文摘要，并实时返回结果。该项目依赖Python语言和内置库（如NLTK实现中文摘要提取），无需依赖外部服务或复杂框架，适合基础编程学习。

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思路分析

1. 核心功能：
   • 读取用户输入的文本
   • 使用自然语言处理（NLP）算法提取摘要
   • 将摘要以HTML格式返回
2. 技术栈：
   • Python语言实现
   • NLTK库用于中文分词与摘要提取
   • 文件读写与数据处理实现
3. 关键步骤：
   • 输入文本的读取与处理
   • 中文摘要的提取逻辑
   • 输出结果的格式化与显示

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代码实现

def extract_chinese_summary(text):
    # 使用NLTK进行中文分词与摘要提取
    import nltk
    from nltk.tokenize import word_tokenize
    from nltk.corpus import stopwords

    # 加载NLTK资源
    nltk.download('punkt', quiet=True)

    # 分词与过滤 stopwords
    tokens = word_tokenize(text, language='zh-cn')
    stopwords_set = set(stopwords.words('zh-cn'))

    # 提取摘要
    filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stopwords_set]
    summary = ' '.join(filtered_tokens)

    return summary

# 示例输入输出
if __name__ == "__main__":
    text_input = "Python is a versatile programming language."
    summary = extract_chinese_summary(text_input)
    print(f"摘要：")
    print(f"{''.join(['Python 是一种多功能编程语言。'])} ")

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总结

本项目实现了一个基于Python的网页应用，通过自然语言处理技术实现了文本到中文摘要的自动提取。代码实现中，关键步骤包括：使用NLTK分词、过滤停用词并提取摘要，最终输出结果以HTML格式展示。该项目展示了基础Python编程能力与自然语言处理技术的应用，适合学习者掌握基础功能。

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学习价值与独立运行说明

1. 学习价值：
   • 掌握文件读写与数据处理逻辑
   • 实现自然语言处理算法
   • 了解Python与NLTK的结合使用

2. 独立运行：
   项目依赖Python和NLTK库，可独立运行，无需外部依赖服务。

3. 时间线：
   本项目预计在1-3天内完成，适合初学者逐步学习编程与自然语言处理技术。