自然语言的内容有很多，本文所介绍的自然语言处理部分是「文本摘要」和「关键词提取」。
很多朋友会有自己的博客，在博客上发文章时，这些文章发出去后，有的很容易被搜索引擎检索，有的则很难。那么有没有什么方法，让搜索引擎对博客友好一些呢？这里有一个好方法 —— 那就是填写网页的 Description 还有 Keywords。
但是每次都需要我们自己去填写，非常繁琐。这个过程能否自动化实现？本文将会通过 Python 的 jieba 和 snownlp 进行文本摘要和关键词提取的实现。
▎准备资源
下载以下资源：
下载完成后，新建文件夹，拷贝对应的文件：
拷贝之后，建立文件 index.py
# -*- coding: utf8 -*-
import json
import jieba.analyse
from snownlp import SnowNLP
def FromSnowNlp(text, summary_num):
s = SnowNLP(text)
return s.summary(summary_num)
def FromJieba(text, keywords_type, keywords_num):
if keywords_type == "tfidf":
return jieba.analyse.extract_tags(text, topK=keywords_num)
elif keywords_type == "textrank":
return jieba.analyse.textrank(text, topK=keywords_num)
else:
return None
def main_handler(event, context):
text = event["text"]
summary_num = event["summary_num"]
keywords_num = event["keywords_num"]
keywords_type = event["keywords_type"]
return {"keywords": FromJieba(text, keywords_type, keywords_num),
"summary": FromSnowNlp(text, summary_num)}超简单的代码有没有！
▎上传文件
在云函数 SCF 控制台上新建一个项目：
提交方法选择上传 zip：
然后我们压缩文件，并改名为 index.zip：
▎测试
测试之前可以适当调整一下我们的配置：
然后进行 input 模板的输入：
模板可以是：
{
"text": "前来参观的人群络绎不绝。在“两弹历程馆”里……（略）”",
"summary_num": 5,
"keywords_num": 5,
"keywords_type": "tfidf"
}然后点击测试：
▎应用
至此，我们完成了简单的关键词提取功能和抽取式文本摘要过程。
当然，这只是简单的抛砖引玉，因为摘要这里还有声称是文本摘要，而且抽取式摘要也可能会根据不同的文章类型，有着不同的特色方法，所以这里只是通过一个简单的 Demo 来实现一个小功能，帮助大家做一个简单的 SEO 优化。
大家以后自己做博客的时候，可以增加 keywords 或者 description 字段，然后每次从 sql 获得文章数据的时候，将这两个部分放到 meta 中，会大大提高页面被索引的概率哦～！
传送门：
- GitHub: github.com/serverless
- 官网：serverless.com
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