使用ngrams()算法生成中文文本的自动摘要功能

ngrams()算法是一种常用于自然语言处理中的技术，可以用于生成中文文本的自动摘要。该算法基于n-gram模型，在给定一段文本的情况下，通过计算不同长度的短语在文本中出现的频率，来确定哪些短语是最重要的，从而生成文本的自动摘要。

下面是一个使用ngrams()算法生成中文文本的自动摘要功能的例子：

import jieba
from collections import defaultdict

def generate_summary(text, n=2, length=150):
    # 使用jieba库对文本进行分词
    words = jieba.cut(text)
    words = list(words)
    
    # 根据n-gram模型生成短语列表
    ngrams = []
    for i in range(len(words) - n + 1):
        ngram = ''.join(words[i:i+n])
        ngrams.append(ngram)
    
    # 统计短语的频率
    frequency = defaultdict(int)
    for ngram in ngrams:
        frequency[ngram] += 1
    
    # 根据短语频率排序
    sorted_ngrams = sorted(frequency.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    # 生成摘要文本
    summary = ''
    count = 0
    for ngram, freq in sorted_ngrams:
        count += len(ngram)
        summary += ngram
        if count >= length:
            break
    
    return summary

# 示例文本
text = "本文讲述了ngrams()算法在生成中文文本摘要中的应用。ngrams()算法是一种基于n-gram模型的自然语言处理技术，它可以通过计算不同长度的短语在文本中出现的频率来生成文本的摘要。使用jieba库对文本进行分词，然后根据n-gram模型生成短语列表，并统计短语的频率。根据频率排序后，选择前面频率最高的短语生成摘要。"

# 生成摘要
summary = generate_summary(text)

print(summary)

上述例子中，我们首先导入所需的库，包括jieba库用于中文分词和defaultdict库用于统计短语频率。然后定义了一个generate_summary()函数，该函数接受一段中文文本、n-gram的n值和摘要长度作为参数。

在函数内部，我们首先使用jieba库对文本进行分词，得到词语列表。然后根据n-gram模型，将词语组合成不同长度的短语，并存储在ngrams列表中。

接下来，我们使用defaultdict类创建一个名为frequency的字典，用于统计每个短语出现的频率。遍历ngrams列表，将每个短语作为键，频率作为值，存储在字典中。

然后，我们根据短语的频率对字典进行排序，得到一个按频率降序排列的短语列表sorted_ngrams。

最后，我们使用一个循环遍历sorted_ngrams列表，将短语逐个添加到摘要中，直到摘要达到所设定的长度。

最后，我们调用generate_summary()函数并输出生成的摘要。

需要注意的是，以上例子只是简单演示了使用ngrams()算法生成中文文本的自动摘要的基本思路，你可以根据实际需求对算法进行优化和改进。