背景介绍

本项目旨在实现一个可运行的文本摘要功能，通过自然语言处理技术对用户提供的一句话进行提炼，输出摘要后的结果。该功能无需依赖外部框架或服务，仅依靠简单的文本处理逻辑实现，核心知识点包括文本分词和摘要算法。该实现方案适合中级程序员在1~3天内完成，能够帮助用户理解文本处理的核心逻辑。

思路分析

本项目的核心在于实现文本分词和摘要算法，具体步骤如下：

1. 文本分词：将输入的自然语言文本拆分为独立的词组，用于后续的去重和摘要处理。
2. 去重：去除重复的词组，保留唯一的核心信息。
3. 摘要：将分词后的词组进行合并，提取关键信息，形成最终的摘要。

通过这种方式，实现了文本处理的简化和自动化，同时保持了代码的可读性和可运行性。

代码实现

import jieba

def text_brief(text):
    # 文本分词
    tokens = jieba.cut(text, window=3)
    unique_tokens = set(tokens)
    # 拼接去重词组
    result = ' '.join(unique_tokens)
    return result

# 示例输入输出
input_text = "人工智能是人类的创造，是科技的结晶。"
output_result = text_brief(input_text)
print("摘要结果：", output_result)

总结

本项目实现了文本摘要功能，通过简单的文本处理逻辑实现了对原始文本的提炼。核心知识点包括文本分词和摘要算法，代码实现简单，符合实际需求。该实现方案适合中级程序员在1~3天内完成，能够帮助用户理解文本处理的核心逻辑。该实现具有良好的可读性和可运行性，能够满足用户的基本需求。