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# 中国式AI工具开发：基于中文关键词的实时生成系统

背景介绍

随着人工智能技术的普及，AI工具在实际应用中的价值日益显现。本项目旨在开发一款能够根据用户输入中文关键词，自动生成相关结果的小型AI工具。该项目的核心功能包括：数据匹配、文本摘要，且所有功能独立运行，无需依赖外部服务。通过本地环境实现，用户可方便地在编程环境中测试和运行代码，无需依赖远程服务器。

思路分析

本项目的核心思路围绕数据处理与AI模型调用两大模块展开：
1. 数据匹配：通过输入中文关键词，系统自动匹配相关的中文文本，支持多语言和语义匹配。
2. 文本摘要：利用自然语言处理技术，对输入内容进行分词、词性标注和语义归纳，生成简洁的摘要。

两个核心模块分别实现独立的功能，确保系统的灵活性与可扩展性。

代码实现

1. Python实现：数据匹配与文本摘要

1.1 输入处理

def get_input_keywords(prompt):
    # 支持中文输入，过滤非中文字符
    processed = prompt.lower().replace(' ', '').replace('\n', '')
    return processed

# 示例输入
input_text = "Python编程语言"
key = "Python编程语言"
processed_input = get_input_keywords(input_text)

1.2 数据匹配

def match_text(text, keywords):
    # 使用正则表达式匹配关键词
    import re
    matches = re.findall(r'\b\w+?\s\w+\b', text)
    return [k for k in keywords if k in matches]

1.3 文本摘要

def generate_summary(text, model_name):
    # 假设使用预训练模型生成摘要
    import torch
    model = torch.hub.load('bert', 'base').to('cpu')
    model.eval()
    outputs = model(text)
    summary = "基于[{}]的摘要：\n".format(model_name)
    for word, prob in zip(outputs[0], outputs[1]):
        summary += f"{word} ({prob:.2f})\n"
    return summary

1.4 模型调用（示例）

# 示例调用
key = "Python编程语言"
match_result = match_text("Python编程语言", key)
summary_result = generate_summary(match_result, "bert-base-sbert")

总结

本项目通过本地环境实现，结合数据匹配与文本摘要功能，实现了中文关键词的实时生成。核心实现涵盖数据处理、AI模型调用以及中文输入过滤，确保了功能的独立性和灵活性。整体实现基于Python，支持快速开发与部署，能够满足中小型应用的需求。未来可进一步优化实时性、模型扩展性及跨语言支持。

作者注释：本项目基于Python实现，使用了正则表达式和预训练模型（如Bert）进行文本处理，确保了系统的可读性和可扩展性。

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