TextDistiller：一键总结一整本书，高效提炼书籍内容，快速掌握核心思想

综合介绍

TextDistiller 是一款先进的人工智能驱动工具，旨在对书籍进行逐章或整体总结，提供简洁而全面的概述。通过使用 TextDistiller，用户能够快速掌握任何书籍的核心思想和关键要点，从而节省时间，同时保持对内容的理解。该工具利用最先进的自然语言处理技术，确保生成的摘要既准确又易读，适用于需要快速获取和理解书籍信息的人群。

功能列表

• 逐章总结：提供每章详细摘要，方便用户关注特定章节内容。
• 整书概述：对于没有章节划分的书籍，提供整体内容的凝练总结。
• 自然语言处理：利用最先进的 NLP 技术，确保摘要内容的准确性和可读性。
• 用户友好界面：简洁直观的界面设计，使摘要过程变得简单易行。

使用帮助

安装流程

1. 克隆仓库：git clone https://github.com/johngai19/TextDistiller.git
2. 安装所需依赖：pip install -r requirements.txt
3. 运行命令行界面（CLI）：python3 bsCLI.py --path <path-to-PDF-file>
4. 运行 Flask 服务器并更新邮件配置：
   • 更新 mail.py 中的 sender_address 和 sender_pass。
   • 运行 views.py：python3 views.py

使用流程

逐章总结

1. 将书籍 PDF 文件路径作为参数传递给命令行工具。
2. 工具会自动将书籍按章节分块，并生成每章的详细摘要。
3. 用户可以查看每章的核心内容，快速掌握书籍的主要思想。

整书概述

1. 对于没有章节划分的书籍，工具会将整本书作为一个整体进行处理。
2. 生成的摘要将涵盖书籍的所有重要内容，提供一个全面的概述。

主要功能操作

• 逐章总结：在命令行中运行 python3 bsCLI.py --path <path-to-PDF-file>，工具会自动处理并生成每章摘要。
• 整书概述：同样在命令行中运行上述命令，工具会根据书籍结构自动选择适当的处理方式。
• 查看摘要：生成的摘要将以文本文件的形式保存在指定目录，用户可以直接打开查看。

特色功能

• 自然语言处理技术：TextDistiller 利用 T5-small 预训练模型，通过分块、标记化、摘要生成和解码等步骤，确保生成的摘要既准确又易读。
• 用户友好界面：无论是命令行工具还是 Flask 服务器，TextDistiller 都提供了简洁直观的操作界面，用户可以轻松上手使用。

TextDistiller 的工作原理

TextDistiller 利用 HuggingFace Transformers 中的 T5-small 预训练模型来生成准确且易读的摘要。该过程包括：

1. 分块：将书籍分割成若干块，可以按章节分割或作为一个整体。
2. 分词：使用 T5Tokenizer 对这些块进行分词，以确保与 T5 模型兼容。
3. 摘要生成：经过分词处理的文本通过 T5ForConditionalGeneration 模型生成摘要的 Token ID。
4. 解码：使用 T5Tokenizer 的 decode() 函数将摘要的 Token ID 解码为可读的文本。

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