nlp-summarization

RST解析器基本说明用于文档级话语解析的RST解析器。解析算法为shift-reduce解析，解析模型为离线训练的多类分类器。要获得良好的性能，您可以：在特征生成器中添加更多特征（在）调整解析模型中的参数（在）。现在，我只是使用带有默认参数设置的。

那么，如何开始呢？演示从“main.py”开始！在这里，演示模块树：任何关于RST树的操作都包含在这个模块中。您是否曾想从带注释的文件构建通用或二进制的RST树？或许，您希望将一般的RST树二值化为二值形式？（RST树库中的原始RST树可能不是二值形式）生成用于评估的包围序列，或将RST树写入文件（尚未实现），甚至生成Shift-reduce解析动作示例从RST树中获取所有EDU。所有这些都在parser模块中得以实现。

parser模块是shift-reduce解析算法的核心实现，包括以下功能：给定文本序列初始化解析状态、根据特定的解析动作更改状态，以及获取堆栈或队列的状态。那么，这个模块的具体操作又是如何实现的呢？详情尽在文档解析器和Java HTML文档解析器。

如果您对其他解析器也有兴趣，例如在Linux下实现tiny解析器解析xml文档，请参考这个链接。想知道如何在csv解析器中进行源码解析吗？点击这里。而对于那些需要处理xml格式word文档解析的情况，可以查看这个解析器。

总之，RST解析器的强大功能和多样的应用场景令人惊叹，不妨多加探索吧！