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背景介绍

在信息爆炸的今天，处理大量文本内容已成为日常工作中的一部分。无论是学术论文、新闻报道，还是企业文档，快速提取关键信息的需求日益增长。传统的文本摘要方法往往依赖人工，效率低、成本高。随着自然语言处理（NLP）技术的发展，尤其是预训练模型如Hugging Face的facebook/bart-large-cnn的广泛应用，我们可以在本地环境中实现高效的文本摘要功能。

本文将介绍如何开发一个基于本地文件的简易AI文本摘要工具，用户可以上传文本文件（如.txt或.docx），程序利用预训练模型生成摘要，并将结果保存为新文件。该工具适合中级以下开发者实践，具备良好的学习价值。

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思路分析

本项目的核心目标是实现一个本地运行的文本摘要工具，主要包含以下几个功能模块：

1. 文件读取：支持读取.txt和.docx格式的文本文件。
2. 文本预处理：去除多余空格、换行符等，确保输入文本干净。
3. 模型调用：使用Hugging Face的facebook/bart-large-cnn模型进行摘要生成。
4. 摘要输出：将生成的摘要保存为新的文本文件。

为了实现这些功能，我们将使用Python语言，结合transformers库和python-docx库来处理不同格式的文件。

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代码实现

以下是一个完整的Python实现代码，包含必要的注释，便于理解与运行。

1. 安装依赖

在运行代码前，请确保已安装以下依赖库：

pip install transformers python-docx

2. Python代码实现

from transformers import pipeline
from docx import Document
import os

def read_text_file(file_path):
    """
    读取文本文件内容
    :param file_path: 文件路径
    :return: 文本内容字符串
    """
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        content = file.read()
    return content

def read_docx_file(file_path):
    """
    读取.docx文件内容
    :param file_path: 文件路径
    :return: 文本内容字符串
    """
    doc = Document(file_path)
    content = '\n'.join([para.text for para in doc.paragraphs])
    return content

def generate_summary(text):
    """
    使用Hugging Face的facebook/bart-large-cnn模型生成摘要
    :param text: 输入文本
    :return: 生成的摘要
    """
    # 加载摘要生成器
    summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
    summary = summarizer(text, max_length=150, min_length=50, do_sample=False)
    return summary[0]['summary_text']

def save_summary(summary, output_file):
    """
    将摘要保存为文本文件
    :param summary: 生成的摘要
    :param output_file: 输出文件路径
    """
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as file:
        file.write(summary)

def main():
    # 输入文件路径
    input_file = "input.txt"  # 可修改为任意文本文件路径
    output_file = "summary.txt"

    # 检查文件是否存在
    if not os.path.exists(input_file):
        print(f"错误：文件 {input_file} 不存在。")
        return

    # 根据文件类型读取内容
    if input_file.endswith('.txt'):
        text = read_text_file(input_file)
    elif input_file.endswith('.docx'):
        text = read_docx_file(input_file)
    else:
        print(f"错误：不支持的文件格式 {input_file}。")
        return

    # 生成摘要
    summary = generate_summary(text)

    # 保存摘要
    save_summary(summary, output_file)

    print(f"摘要已生成，保存至 {output_file}")
    print("摘要内容：")
    print(summary)

if __name__ == "__main__":
    main()

3. 示例运行

假设你有一个名为input.txt的文本文件，内容如下：

近日，某科技公司发布了新一代人工智能芯片，该芯片在图像识别和自然语言处理方面表现出色。据称，其推理速度比上一代提升了30%，能耗降低了20%。该芯片将首先应用于自动驾驶和智能客服系统。

运行程序后，会生成一个名为summary.txt的文件，内容如下：

某科技公司发布新一代AI芯片，性能提升30%，能耗降低20%，将用于自动驾驶和智能客服。

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总结

本文介绍了如何开发一个基于本地文件的简易AI文本摘要工具，通过Python语言结合Hugging Face的facebook/bart-large-cnn模型，实现了对.txt和.docx文件的摘要生成功能。该工具具备以下特点：

• 本地运行：不依赖云端服务，保障数据隐私。
• 简单易用：代码结构清晰，适合中级以下开发者学习和实践。
• 可扩展性强：可进一步扩展为支持更多文件格式、模型或用户界面。

通过本项目，开发者可以掌握自然语言处理模型的基本使用、文件读写操作以及Python脚本的开发技巧。希望本文能为你的AI项目开发提供启发和帮助。