使用ChatGPT构建一个功能丰富的文本摘要器

你好，代码迷们，你们好吗？

我将告诉你一个关于我如何发现文本摘要并且成功创建了自己的ChatGPT驱动的文本摘要器的令人激动的故事。准备与我一起启程，让我带领你穿越代码的复杂世界。让我们回到一点点之前，想象一下我正在编码中并且正在寻找一个新的任务。

然后我有一个想法：为什么不尝试总结一些文本呢？

虽然它可能看起来很困难，但我有一个可靠的朋友ChatGPT可以帮助我将长行切割成更小、更简单的部分。敬请关注这个代码冒险，我将揭示整个过程。我们将一起冒险，解决难题，并学习如何使用代码使事情更加清晰明了。

你感到兴奋吗？

因为我就是！

在编码的世界里，让我们深入探索并发现如何创造神奇的清晰度！

使用ChatGPT进行可能性检查

在我开始编写代码之前，我必须了解ChatGPT能做什么。我的文本摘要项目的想法来自这个语言模型，它以使文本听起来像是由一个人编写的而闻名。一旦我理解了ChatGPT的主要特点，我就准备执行我的计划了。

所以，让我们开始我们的编程之旅吧！

让我们深入其中，让您的文本摘要工具变得多功能吧！

步骤1：设置基础内容

开始，首先创建一个简单的Python脚本。安装所需的库，包括OpenAI的Python库。

python
Copy code
import openai
openai.api_key = 'your_api_key'

步骤2：建立连接

创建一个与ChatGPT使用OpenAI的API进行交互的函数。这个函数将构成你的文本摘要器的核心。

python
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def generate_summary(text, max_tokens=150):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=text,
        max_tokens=max_tokens
    )
    return response['choices'][0]['text']

第三步：自定义摘要长度

让我们通过添加直接设置摘要长度的功能来改进我们的摘要生成器。这将让用户决定报告的长度。

python
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def set_summary_length(length):
    # Use this length parameter in your summarizer function
    # Adjust the max_tokens parameter accordingly
    # This function can be called by users to customize summary length
    pass

第4步：介绍项目符号

增加以项目符号的方式显示亮点的选项，使您的摘要工具更好用。用户只需按下“显示项目符号”按钮，即可启用此功能。

python
Copy code
def generate_bullet_summary(text):
    # Modify your summarizer function to generate bullet-point summaries
    # Users can toggle this option to receive summaries with bullet points
    pass

Step 5: 提取最佳线路

创造一个功能，它可以从文本中提取出最佳的语句并保存下来。人们可以选择获取一份只包含最重要语句的报告。

python
Copy code
def get_best_line_summary(text):
    # Implement a function to extract and return the best line from the content
    pass

步骤六：添加多语言支持

为您的文字摘要器添加对多种语言的支持，以使其变得更加有用。人们应该能够在无需翻译全部内容的情况下获取要点。

python
Copy code
def multilingual_summary(text, language='english'):
    # Add a parameter for language selection
    # Utilize translation APIs if necessary, or use ChatGPT for direct multilingual summarization
    pass

就是这样！你自己的文本摘要器已经准备好了！

再次呈现完整代码：

import openai

openai.api_key = 'your_api_key'

def generate_summary(text, max_tokens=150):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=text,
        max_tokens=max_tokens
    )
    return response['choices'][0]['text']

def set_summary_length(text, length):
    return generate_summary(text, max_tokens=length)

def generate_bullet_summary(text):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=text,
        max_tokens=150,
        temperature=0.7  # Adjust temperature for creativity
    )
    bullet_summary = response['choices'][0]['text'].split(". ")
    bullet_summary = [f"• {point}" for point in bullet_summary if point.strip()]
    return "\n".join(bullet_summary)

def get_best_line_summary(text):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=text,
        max_tokens=150,
        temperature=0.7
    )
    best_line = max(response['choices'][0]['text'].split(". "), key=len)
    return best_line

def multilingual_summary(text, language='english'):
    # Additional code for multilingual support can be implemented here
    # Utilize translation APIs or ChatGPT's multilingual capabilities
    pass

# Example Usage
article = """
[Your lengthy article here]
"""

# Set custom summary length
custom_length_summary = set_summary_length(article, length=100)

# Generate bullet-point summary
bullet_point_summary = generate_bullet_summary(article)

# Get best line summary
best_line_summary = get_best_line_summary(article)

# Generate multilingual summary
multilingual_summary = multilingual_summary(article, language='spanish')

print("Custom Length Summary:\n", custom_length_summary)
print("\nBullet Point Summary:\n", bullet_point_summary)
print("\nBest Line Summary:\n", best_line_summary)
print("\nMultilingual Summary:\n", multilingual_summary)