Python中的帶權(quán)抽取（Weighted Extractive Summarization），是一種自然語(yǔ)言處理技術(shù)，用于從文本中提取有意義的要點(diǎn)，以便更高效地進(jìn)行信息傳遞和溝通。

實(shí)現(xiàn)帶權(quán)抽取的方法之一，是使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型的算法。這種算法會(huì)對(duì)文本進(jìn)行分詞、去停用詞、詞性標(biāo)注等處理，然后計(jì)算每個(gè)詞的重要性，最終選取得分最高的幾個(gè)詞作為摘要。

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
# 定義樣本文本
corpus = ['今天 天氣 真好', '小明 看到 小紅 了', '小紅 和 小明 很 快樂(lè)']
# 文本向量化
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
# 計(jì)算TF-IDF
transformer = TfidfTransformer()
tfidf = transformer.fit_transform(X)
# 計(jì)算詞語(yǔ)權(quán)重
weights = np.asarray(tfidf.mean(axis=0)).ravel().tolist()
weights_dict = dict(zip(vectorizer.get_feature_names(), weights))
# 輸出最重要的詞
print(sorted(weights_dict.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:2])

上述代碼演示了基于TF-IDF算法的帶權(quán)抽取方法。我們先將樣本文本進(jìn)行向量化，然后計(jì)算TF-IDF，根據(jù)每個(gè)詞的重要性得分進(jìn)行排序，輸出得分最高的兩個(gè)詞。

使用帶權(quán)抽取可以更加精準(zhǔn)地提取文本中的要點(diǎn)，為提高信息傳遞的效率和質(zhì)量提供了重要支持。