自然语言应用很多，也是人工智能应用比较成熟的技术领域。下面就是一个选择一个文档的主题的例子。该例子基于nltk框架实现，包含分句，分词，词性标注，命名实体识别；然后根据规则打分，得到主题语句。
  本例子纯体验下NLP的趣味性，选择的内容来自《中国日报》英文版的一篇报道。

实现代码

import nltk

# 1. 读取文本数据
with open('datasets/news.txt','r') as fd:
    text = fd.read()

# 2. 分句
list_sentences = nltk.sent_tokenize(text)

# 3. 分词处理（根据文本顺序编号）
# 转换为枚举类型，产生编号
enum_sentences = enumerate(list_sentences)
# 遍历分词，统计
results = []    # 存放结果数据（编号，分词数量，名词数量，命名实体数，得分，句子）
for sent_no, sentence in enum_sentences:
    words = nltk.word_tokenize(sentence)
    # 3.1. 对分词做数据处理：统计分词数量
    words_num = len(words)
    # 3.2. 对分词做数据处理：对分词做词性标记处理
    words_tags = nltk.pos_tag(words)
    # 3.3. 对分词做数据处理：根据分词的词性标记，统计名词的数量（寻找摘要的重要步骤）
    # 根据词性标记，得到名词列表
    words_nouns = [word for word, pos in words_tags if pos in ['NN', 'NNP']]
    # 统计名词数量
    nouns_num = len(words_nouns)
    # 3.4. 对分词做数据处理：对词性标记做命名实体识别
    words_ners = nltk.ne_chunk(words_tags)
    # 3.5. 对分词做数据处理：统计命名实体的数量（判定是否是nltk.tree.Tree）
    # 命名实体的类型是nltk.tree.Tree，非命名实体是tuple
    chunk_named = [chunk for chunk in words_ners if type(chunk) == nltk.tree.Tree]
    chunk_num = len(chunk_named)
    # 3.6. 计算得分：根据上面命名实体的数量，名词的数量，分词的数量三个值计算主题得分
    score = (chunk_num + nouns_num) / float(words_num) 
    
    # 3.7. 得到分词的相关信息：（编号，分词数量，名词数量，命名实体数，得分，句子）
    results.append((sent_no, words_num, nouns_num, chunk_num, score, sentence))
    
# 4. 根据分词处理结果，按照得分排序，得分最高的就是文档的主题句
results_sorted = sorted(results, key=lambda x: x[4], reverse=True)  # 从高到低排序

# 输出得分最高的
# for result in results_sorted:
#     print(result[4], "\t", result[5])

print(results_sorted[0][4], "\t", results_sorted[0][5])

运行的输出结果

• 选择排名靠前的几个句子就可以看成是文档的摘要。选择规则是得分计算公式：(名词数 + 命名实体数) / 单词数；所谓摘要句子就是名词与命名实体最多的句子。
• 计算的得分：0.5813953488372093
• 主题句如下，目测基本上可以作为这篇新闻的主题摘要：

Premier Li Keqiang, ROK President Moon Jae-in and Japanese Prime Minister Shinzo Abe also laid out a blueprint for trilateral cooperation for the next decade as they convened in Chengdu, Sichuan province, for the eighth China-Japan-ROK leaders' meeting.

• 说明：
  • 其实还有更好的规则可以选择更好的主题句，当然也可以用机器学习来学习选择主题句。