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  • word自动生成目录

    2020-05-08 13:24:01
    我的笔记2:关于word自动生成目录 1.点击视图,选择大纲,大纲显示 2.将光标移到你想要生成的目录名称前 例如:我想将 摘要 设置成我的一个目录,将光标移动到摘要前面 目录栏的大纲显示下方有个1级,2级,3级… 想...

    我的笔记2:关于word自动生成目录

    1.点击视图,选择大纲大纲显示
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    2.将光标移到你想要生成的目录名称前

    例如:我想将 摘要 设置成我的一个目录,将光标移动到摘要前面

    目录栏的大纲显示下方有个1级,2级,3级… 想把它变成几级的目录就点击几级即可。
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    3.设置好了之后,关闭大纲视图,点击引用目录,选择自己的想要的目录格式就好了
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    4.更新目录:将光标移动到目录上,右击,选择更新域,然后选择更新页码或者是更新整个目录
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    over!!

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  • Word文档如何自动生成文献摘要

    千次阅读 2011-03-24 14:54:00
    Word 97/2000/XP/2003均支持此项功能,用Word打开需要编辑的论文后,在“工具”菜单选择“自动编写摘要”即可弹出对话框。

    一、启动“自动编写摘要”功能
    Word 97/2000/XP/2003均支持此项功能,用Word打开需要编辑的论文后,在“工具”菜单选择“自动编写摘要”即可弹出对话框。如果安装的不是Word的完整版,系统会提示放入Office的安装盘进行此功能项的安装。
    二、功能设置简介
    Word本身提供了四种不同类型的摘要可供选择。下面分别说明:
    1.突出显示要点:选择该项的话,Word将对论文进行分析摘录,将其中的中心句和关键词语用反白形式在原文档中突出显示。
    特点:简明扼要,突出重点。
    2.在文档顶端插入摘要或摘录文字:由Word自动摘录论文要点,并将摘要自动放置于论文之前,正文部分保持不变。
    特点:大部分论文都采用了这种格式,当然也要选择此项了。
    3.新建一篇文档并将摘要置于其中:用摘录的关键词句自动生成一篇新文档。
    特点:原文档无任何形式的改变。
    4.在不退出原文档的情况下隐藏除摘要以外的其它内容:将Word搜索到的关键语句和重点词语单独留下,自动隐藏文档中其它内容。
    特点:更适合阅读长篇文档,文章的主要观点一目了然。
    三、细节设置
    在论文摘要类型完成之后,就需要对论文摘要的细节进行调整了。
    在“摘要长度”的选项中可以设置论文摘要的长短;单击下拉箭头有三种选择:按句数、字数和所占的比例。
    小贴士:如果论文的每一个点比较集中,摘要文字在文中各段中分布较均匀,百分比可以取小些,如5%左右。如果比较分散,值可以取大些,如15%。
    四、摘要的修改
    如果你选择的是第一种摘要,经过上述设置,你感觉摘要还不直观,还可以在弹出的“自动编写摘要”的悬浮框上,直接调节左/右小箭头来逐渐减小/增大摘要的比例大小;而且同时你还可以通过单击最左边的图标在“突出显示”和“只显示摘要”的效果切换中进行查看,这是不是很直观啊!设置完成后,单击“确定”退出即可。
    需要记住的是,用Word完成论文的自动编写后,还需要你的润色,这样才能使其尽善尽美。

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  • word2007自动生成目录

    2014-12-26 17:27:31
    本教程为大家介绍word2007目录自动生成的方法。  Word 2007一般是利用标题或者大纲级别来创建目录的,这对那些用WORD 写书,写论文的朋友很有帮助。因此,在创建目录之前,应确保希望出现在目录中的标题...

    核心提示:Word 2007一般是利用标题或者大纲级别来创建目录的,这对那些用WORD 写书,写论文的朋友很有帮助。本教程为大家介绍word2007目录自动生成的方法。

      Word 2007一般是利用标题或者大纲级别来创建目录的,这对那些用WORD 写书,写论文的朋友很有帮助。因此,在创建目录之前,应确保希望出现在目录中的标题应用了内置的标题样式。也可以应用包含大纲级别的样式或者自定义的样式。如果文档的结构性能比较好,创建出合格的目录就会变得非常快速简便。

      步骤方法

      1、[开始]--[样式]

    word2007目录自动生成

      2、在[样式]中,主要就是用到标题 1,标题 2,标题 3。把标题 1,标题 2,标题 3 分别应用 到文中各个章节的标题上。例如:文中的“摘要”我们就需要用标题 1 定义。而“(一)和谐劳动关系应当是合同型的。”就用标题 2 定义。如果有 1.1.1×××那就用标题 3 来定义。

    word2007目录自动生成

      3、当然标题 1,标题 2,标题 3 的属性(如字体大小,居中,加粗,等等)可以自行修改的。修改方法:右键点击“标题 1”选“修改”,会弹出修 改菜单,您可以根据自己的要求自行修改。

    word2007目录自动生成

      4、用标题 1,2,3 分别去定义文中的每一章节。定义时很方便,只要把光标点到“摘要”上,然后用

      鼠标左键点一下样式中的标题 1,就定义好了;同样方法用标题 2,3 定义 1.1;1.1.1;依 此类推,第二章,第三章也这样定义,直到全文节尾。

    word2007目录自动生成

      5、当都定义好后,我们就可以生成目录了。把光标移到文章最开头你要插入目录的空白位置,选[引用]--[目录]—[目录]—[插入目录]。

    word2007目录自动生成

      6、点右下的确定。就 OK 了。

    word2007目录自动生成

      7、当你重新修改文章内容后,你需要更新一下目录,方法是:[引用]--[目录]--[更新目录],在弹出的

      更新目录窗口中选择相应的选项点确定就可以了。

    word2007目录自动生成

    【本文转至】:http://www.duote.com/tech/Word2007/21694.html

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  • 自动生成文本摘要

    万次阅读 2018-10-06 14:33:38
    什么是文本摘要生成 如何从网页上提取数据 如何清洗数据 如何构建直方图 如何计算句子分数 如何提取分数最高的句子/摘要   在继续往下阅读之前,我假设你已经了解下面几...

    欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://panchuang.net/ ,学习更多的机器学习、深度学习的知识!

    Revolver

    本文提及的主要内容有:
    • 什么是文本摘要生成
    • 如何从网页上提取数据
    • 如何清洗数据
    • 如何构建直方图
    • 如何计算句子分数
    • 如何提取分数最高的句子/摘要
     

    在继续往下阅读之前,我假设你已经了解下面几个方面的基础知识:

    • 正则表达式
    • 自然语言处理
    • 网页爬虫
     

     

    一、什么是文本摘要生成

    生成文本摘要的过程其实就是总结文本文档中心意思的过程,目的是创建包含原始文档主要内容的摘要。

    生成摘要的主要思想是找到包含整个数据集“信息”的数据子集。这种技术在当今行业内被广泛使用。搜索引擎就是一个例子; 其他还包括文档摘要生成,图像收集和视频处理。文档摘要生成算法试图通过查找信息量最大的句子来创建整个文档的代表性摘要,而在图像摘要中,计算机则试图找到最具代表性的显著的图像。对于监控视频,人们可能希望从平静的环境影像中提取出重要事件。

    自动摘要有两种通用方法:提取和抽象。

     

    二、如何从网页上提取数据?

    第1步:导入库/包

    • Beautiful Soup(bs)是一个Python库,用于从HTML和XML文件中提取数据。你可以把它和你最喜欢的解析器一起搭配使用,它们一起提供了一种符合我们习惯的导航,搜索和修改解析树的方法。这通常可以节省程序员数小时或数天的工作量。
    • Urllib是一个集合多个URL处理模块的软件包:
     

    urllib.request 用于打开url链接并读取内容

    urllib.error 包含由urllib.request抛出的异常值

    urllib.parse 用于解析URL

    urllib.robotparser用于解析 robots.txt 文件

     

    • re模块提供了类似于在Perl语言里的正则表达式匹配操作功能。
    • nltk是一个帮助构建处理人类语言数据的Python程序的强大平台。它为 50多种语料库和词法资源提供了易于使用的接口(如WordNet),还提供了一套用于分类,分词,词干提取,标注,解析和语义推理的文本处理工具库。
    • heapq这个模块提供了一个堆队列算法的实现,也称为优先队列算法。
     

    import bs4 as bs

    import urllib.request

    import re

    import nltk

    import heapq

     

    接下来检查一下数据包中的stopwords包(停用词)和punkt包是否更新到最新。

     

    nltk.download(‘stopwords’)

    nltk.download(‘punkt’)

    第2步:提取数据

    这里选用了维基上的 Artificial Neural Network 这个页面为例子来说明。你可以根据需要选择其他任何文章。

     

    page = urllib.request.urlopen(“https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_neural_network”).read()

    soup = bs.BeautifulSoup(page,‘lxml’)

    print(page) #print the page

    现在你可以看到我们提取出来的内容,但它看起来有点丑。我们使用BeautifulSoup来解析文档, 并以漂亮的方式来呈现文本。我还使用了prettify函数来使html语法看起来更美观。

     

    print(soup.prettify)

    注意:维基百科中的大多数文章都是在<p>标签下编写的,但不同的网站可能采取不同的方式。例如,一些网站会把文字内容写在<div>标签下。

     

    text = “”

    for paragraph in soup.find_all(‘p’):

    text += paragraph.text

    print(text)

    三、如何清洗数据

    数据清洗指的是对数据集,数据表或数据库中的所有数据,检测并纠正(或删除)损坏的或不准确的记录的过程,也即识别数据中不完整,不正确,不准确或不相关的部分,然后替换,修改,或删除这部分脏数据。

     

    text = re.sub(r’[[0-9]*]’,’ ',text)

    text = re.sub(r’\s+’,’ ',text)

    clean_text = text.lower()

    clean_text = re.sub(r’\W’,’ ',clean_text)

    clean_text = re.sub(r’\d’,’ ',clean_text)

    clean_text = re.sub(r’\s+’,’ ',clean_text)

    sentences = nltk.sent_tokenize(text)

    stop_words = nltk.corpus.stopwords.words(‘english’)

    print(sentences)

     

    第1行:删除文本中由类似[1],[2]表示的所有引用(参见上面的输出文本段)

    第2行:用单个空格替换了所有额外的空格

    第3行:转换成小写

    第4,5,6行:移除所有额外的标点符号,数字,额外空格等。

    第7行:使用sent_tokenize()函数将大段的文本分解为句子

    stop_words #list

    四、如何构建直方图

    构建一个直方图可以帮助你直观地发现文章中比较特别的单词。例如“Geoffrey Hinton is the god father of deep learning. And I love deep learning“这一句,需要计算每个不同的单词出现在句子中的次数,例如”deep“和”learning“都出现两次,其余的单词在一个句子中只出现一次。但在现实世界中,你有成千上万条句子,要具体找出每个单词出现多少次就需要构建直方图来表现。

     

    word2count = {} #line 1

    for word in nltk.word_tokenize(clean_text): #line 2

    if word not in stop_words: #line 3

    if word not in word2count.keys():

    word2count[word]=1

    else:

    word2count[word]+=1

    for key in word2count.keys(): #line 4

    word2count[key]=word2count[key]/max(word2count.values())

     

    第1行:创建一个空字典

    第2行:使用word_tokenize分词clean _text分词,对每个单词循环

    第3行:检查单词是否在stop_words中,然后再次检查单词是否在word2count的键集中,不在则把word2count [word]置为1,否则word2count [word] 加1。

    第4行:计算加权直方图(参见下面的输出,你可以看到对每个单词计算了权重而不是计数。 例如有 ‘artificial’:0.3620689等)

    五、如何计算句子分数

     

    第1行:创建一个空字典

    第2行:对sentences中每个sentence进行循环

    第3行:将sentence转换成小写并分词,对每个word循环

    第4行:使用if检查word2count.keys()中是否存在该单词

    第5行:这里我指定计算句子长度小于30的那部分,你可以根据需要更改

    第6行:再次使用if-else条件,判断如果句子不存在于sentence2keys()中,则执行 sent2score [sentence] = word2count [word],否则执行 sent2score [sentence] + = word2count [word]

     

    计算句子分数

    sent2score = {}

    for sentence in sentences:

    for word in nltk.word_tokenize(sentence.lower()):

    if word in word2count.keys():

    if len(sentence.split(’ '))<30:

    if sentence not in sent2score.keys():

    sent2score[sentence]=word2count[word]

    else:

    sent2score[sentence]+=word2count[word]

     

     

    六、查看句子得分

    七、如何提取分数最高的句子作为简短摘要

     

    使用heapq从文章中找到得分最高的七个句子。

     

    best_sentences = heapq.nlargest(7,sent2score,key=sent2score.get)

    for sentences in best_sentences:

    print(sentences,’\n’)

     

    关于Artificial Neural Network这篇文章七条概括得最好的句子

     

    原文链接

    https://towardsdatascience.com/text-summarization-96079bf23e83

     

    Github源码链接

    https://github.com/mohitsharma44official/Text--Summarization

     

    本篇文章出自http://www.tensorflownews.com,对深度学习感兴趣,热爱Tensorflow的小伙伴,欢迎关注我们的网站!

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