# nlg, API(联合调用, 整合几种算法)
```bash
from nlg_yongzhuo import *

doc = """PageRank算法简介。" \
              "是上世纪90年代末提出的一种计算网页权重的算法! " \
              "当时，互联网技术突飞猛进，各种网页网站爆炸式增长。 " \
              "业界急需一种相对比较准确的网页重要性计算方法。 " \
              "是人们能够从海量互联网世界中找出自己需要的信息。 " \
              "百度百科如是介绍他的思想:PageRank通过网络浩瀚的超链接关系来确定一个页面的等级。 " \
              "Google把从A页面到B页面的链接解释为A页面给B页面投票。 " \
              "Google根据投票来源甚至来源的来源，即链接到A页面的页面。 " \
              "和投票目标的等级来决定新的等级。简单的说， " \
              "一个高等级的页面可以使其他低等级页面的等级提升。 " \
              "具体说来就是，PageRank有两个基本思想，也可以说是假设。 " \
              "即数量假设：一个网页被越多的其他页面链接，就越重）。 " \
              "质量假设：一个网页越是被高质量的网页链接，就越重要。 " \
              "总的来说就是一句话，从全局角度考虑，获取重要的信。 """.replace(" ", "").replace('"', '')

# 是否使用多进程, fs可以填其中一个或几个 text_pronouns, text_teaser, mmr, text_rank, lead3, lda, lsi, nmf
res_score = text_summarize(doc, multi_process=True, fs=[text_pronouns, text_teaser, mmr, text_rank, lead3, lda, lsi, nmf])
for rs in res_score:
    print(rs)

```

# nlg, 单个方法
```
# feature_base
from nlg_yongzhuo import word_significance
from nlg_yongzhuo import text_pronouns
from nlg_yongzhuo import text_teaser
from nlg_yongzhuo import mmr
# graph_base
from nlg_yongzhuo import text_rank
# topic_base
from nlg_yongzhuo import lda
from nlg_yongzhuo import lsi
from nlg_yongzhuo import nmf
# nous_base
from nlg_yongzhuo import lead3


docs ="和投票目标的等级来决定新的等级.简单的说。" \
          "是上世纪90年代末提出的一种计算网页权重的算法! " \
          "当时，互联网技术突飞猛进，各种网页网站爆炸式增长。" \
          "业界急需一种相对比较准确的网页重要性计算方法。" \
          "是人们能够从海量互联网世界中找出自己需要的信息。" \
          "百度百科如是介绍他的思想:PageRank通过网络浩瀚的超链接关系来确定一个页面的等级。" \
          "Google把从A页面到B页面的链接解释为A页面给B页面投票。" \
          "Google根据投票来源甚至来源的来源，即链接到A页面的页面。" \
          "一个高等级的页面可以使其他低等级页面的等级提升。" \
          "具体说来就是，PageRank有两个基本思想，也可以说是假设。" \
          "即数量假设：一个网页被越多的其他页面链接，就越重）。" \
          "质量假设：一个网页越是被高质量的网页链接，就越重要。" \
          "总的来说就是一句话，从全局角度考虑，获取重要的信。"
# 1. word_significance
sums_word_significance = word_significance.summarize(docs, num=6)
print("word_significance:")
for sum_ in sums_word_significance:
    print(sum_)

# 2. text_pronouns
sums_text_pronouns = text_pronouns.summarize(docs, num=6)
print("text_pronouns:")
for sum_ in sums_text_pronouns:
    print(sum_)

# 3. text_teaser
sums_text_teaser = text_teaser.summarize(docs, num=6)
print("text_teaser:")
for sum_ in sums_text_teaser:
    print(sum_)
# 4. mmr
sums_mmr = mmr.summarize(docs, num=6)
print("mmr:")
for sum_ in sums_mmr:
    print(sum_)
# 5.text_rank
sums_text_rank = text_rank.summarize(docs, num=6)
print("text_rank:")
for sum_ in sums_text_rank:
    print(sum_)
# 6. lda
sums_lda = lda.summarize(docs, num=6)
print("lda:")
for sum_ in sums_lda:
    print(sum_)
# 7. lsi
sums_lsi = lsi.summarize(docs, num=6)
print("mmr:")
for sum_ in sums_lsi:
    print(sum_)
# 8. nmf
sums_nmf = nmf.summarize(docs, num=6)
print("nmf:")
for sum_ in sums_nmf:
    print(sum_)
# 9. lead3
sums_lead3 = lead3.summarize(docs, num=6)
print("lead3:")
for sum_ in sums_lead3:
    print(sum_)
```

# nlg, sklearn
```
docs = """AutoML机器学习自动化与NNI
原创大漠帝国 最后发布于2020-02-29 19:46:21 阅读数 221  收藏
编辑 展开
一、AutoML简介

        AutoML(Automated Machine Learning)，中文可以翻译为自动机器学习，我比较喜欢叫它“机器学习自动化”，更加接近人们所津津乐道的通用人工智能吧。

        人们一直有个朴素的想法，可以有一个通用的AI系统，它包罗万象，能够对整个宇宙进行建模，对我们遇到的一切问题，都给出解决办法。这在幻想书籍中数见不新鲜，比如漫威电影中钢铁侠的人工智能贾维斯，又比如说芯片系统流派的网络小说。不过这些大概可以算是人工智能的高级模式了吧，人们还是很宽容的，没有期待一步到位。

       现在算是AI的高潮期，尤其是以深度学习DL为代表的当代人工智能技术的成功，给以人类以无限的想象空间。那么，降低要求，以DL技术为基础，去开发一个低配版通用人工智能，也是可以的吧。所以，随着人工智能的火爆，2014年以来，AutoML也越发火热起来。

       深度学习时代的鲜明特征是大数据量、深层次网络、特征学习与端到端学习。我们希望能够从数据一步得到模型，而不需要其他的什么人为参与过程。如果再加上语音助手什么的，或许我们就能达到浅层次通用人工智能的目标呢。在深度学习DL模型架构难以取得更大突破的时候，给它再开辟一条道路呢。一如蒸馏模型，又如MobileNet。

        工程化和应用级市场，更能带来意想不到的惊喜。这一点，从近年来微软开源的AutoML工具NNI大受欢迎中，可以管中窥豹。

 

二、AutoML特性

        从比较出名的开源Auto平台、互联网大厂AutoML云产品，以及AI公司的AutoML软件来看，一般包括特征工程(FE，Auto feature engine)、神经网络搜索(NAS，Neural Architecture Search) 和超参数优化(HPO，Hyper-parameter optimization) 等功能，如下图所示：



        可能还存在其他一些小功能，如数据增强(几何,颜色), 激活函数(swish,Hybrid DNN), 归一化方法(Switchable Normalization, BN, IN, LN, GN), 优化方法(Neural Optimizer Search, sgd，rmsprop，adam, 衰减, 函数的组合), 优化目标(AM-LFS, Learning to teach with dynamic loss functions), 模型剪枝(AMC), 模型量化(HAQ), 部署上线等。

        AutoML优点：可用于传统机器学习、图像等较成熟领域，自动化摒弃了人为因素的干扰、增强泛化性；

                     缺点：消耗资源大、优化方法可能达不到经验模型甚至是严重偏向。

 

三、 NNI

        NNI (Neural Network Intelligence，[翻译为神经网络智能？]) 是微软开源的自动机器学习（AutoML）的Python工具包。NNI 通过 nni_manager模块 等管理 AutoML 的 Experiment (实验)，调度并运行各种调优算法生成的 Trial (尝试) 任务，来完成搜索最优神经网络架构、超参数等。同时支持本机，远程服务器，单机，多机，OpenPAI，Kubeflow，K8S和其它云服务等训练环境。

        对比其他开源项目，或大公司产品可以发现，NNI支持的神经网络结构搜索、超参数优化等调优算法更多，功能最强大。

        以我的使用体验来看，NNI更像一个黑盒，浅度用户使用可能比较舒服。使用nni的SDK可以完美嵌入自己的网络结构进行超参数优化，详情如下:



        超参数优化需要定义搜索空间search_space.json，NNI配置config.yml，以及主程序调用main.py函数。

        此外，NNI还需要用特定命令行启动，自由度似乎不太够。

希望对你有所帮助!
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版权声明：本文为CSDN博主「大漠帝国」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/rensihui/article/details/104578756"""


sums_textrank_textrank4zh = text_rank.summarize(docs, num=6, model_type="textrank_textrank4zh")
print("textrank_textrank4zh:")
for sum_ in sums_textrank_textrank4zh:
    print(sum_)

sums_textrank_sklearn = text_rank.summarize(docs, num=6, model_type="textrank_sklearn")
print("textrank_sklearn:")
for sum_ in sums_textrank_sklearn:
    print(sum_)

# gensim自带的textrank只支持英文, 分隔符为". ", "? ", "! "
sums_textrank_gensim = text_rank.summarize(docs, num=100, model_type="textrank_gensim")
print("textrank_gensim:")
for sum_ in sums_textrank_gensim:
    print(sum_)
```
