总结者是一种基于提取的文本摘要算法。编写这个Python脚本是为了试验NLTK并为给定的文本实现一个总结算法。改编了一篇关于的文章，并遵循了。警告：一些unicode问题仍然存在。用法通过命令行导航到文件夹。 python summarizer.py Ex: python summarizer.py http://en.wikipedia.org/wiki/Nodejs依赖关系此脚本已在Python 2.7上进行测试，并具有以下依赖项：NLTK鹅麻木的。

NLTK（自然语言工具包）是一个用Python编写的开源库，提供了大量处理自然语言文本的工具。使用NLTK可以方便地实现文本清理、词性标注、语法分析等功能。NLTK的强大之处在于它内置了丰富的语料库和词典资源，能够支持各种自然语言处理任务。NLTK广泛应用于学术研究和商业应用中，特别是在文本摘要、文本分类和信息抽取等领域。

文本摘要算法是一种自动从长文本中提取重要信息的技术。通过对原始文本进行分析，提取出关键句子或段落，从而生成简短且包含主要信息的摘要。这种技术在新闻摘要、文献综述和搜索引擎摘要中都有广泛应用。常见的文本摘要方法包括基于频率的词汇提取、图模型和机器学习算法等。

对于Python环境下的文本摘要，可以使用NLTK库中的多种工具进行实现。例如，使用NLTK进行词频统计，选取高频词所在的句子作为摘要；或者利用NLTK的图模型，根据句子之间的相似度构建图，选择中心性高的句子作为摘要。还可以结合深度学习模型，如使用PyTorch实现的CNNDailyMail文本摘要模型，进一步提高摘要的质量和准确性。

相关链接和资源：

  1. Python PyTorch实现的CNNDailyMail文本摘要

  2. 文本自动摘要

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