构建智能总结服务：分段摘要与全局摘要合并策略 大家好，今天我们来探讨如何使用 Java 构建一个智能总结服务，重点在于分段摘要和全局摘要的合并策略。智能总结服务能够从大量文本中提取关键信息，生成简洁且准确的摘要，这在信息爆炸的时代非常有用。本次分享将深入讲解技术实现细节，包括文本预处理、摘要算法选择、分段摘要与全局摘要的生成，以及最终的合并策略。 一、服务架构设计 一个智能总结服务通常包含以下几个核心模块： 输入模块: 接收待总结的文本，支持多种输入格式（例如：文本文件、JSON、HTML）。 预处理模块: 对文本进行清洗、分句、分词等操作，为后续的摘要生成做准备。 摘要生成模块: 包含分段摘要生成器和全局摘要生成器，前者对文本分段后分别生成摘要，后者直接对全文生成摘要。 摘要合并模块: 将分段摘要和全局摘要进行合并，生成最终的摘要。 输出模块: 将最终摘要以合适的格式输出（例如：文本、JSON）。 Java 在构建这些模块方面具有强大的优势，拥有丰富的文本处理库和成熟的框架。 二、文本预处理 预处理是摘要生成的基石。其质量直接影响到最终摘要的准确性和流畅性。以下是一些关键的预处理步骤 …