'''Aquí está el código para realizar un resumen de texto con NLTK y Gensim en Python.
 Para realizar un resumen de texto utilizando las bibliotecas NLTK (Natural Language Toolkit) y Gensim, puedes seguir los siguientes pasos:

1. Instalación de las librerías necesarias:
   Asegúrate de tener instaladas las bibliotecas NLTK y gensim en tu entorno Python. Si aún no lo tienes instalado, instálalo con pip:

   ```bash
   pip install nltk gensim
   ```

2. Importación de módulos necesarios:
   Carga las bibliotecas NLTK y Gensim en tu script Python:

   ```python
   import nltk
   from nltk.corpus import stopwords
   from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize
   import gensim
   from gensim.summarization import summarize
   ```

3. Preprocesamiento del texto:
   Realiza tareas de preprocesamiento sobre tu texto para prepararlo para el resumen: elimina las stopwords, tokeniza el texto y realiza otros ajustes si es necesario.

   ```python
   def preprocess_text(text):
       # Convertir el texto en minúsculas
       text = text.lower()
       
       # Tokenizar el texto en palabras
       words = word_tokenize(text)
       
       # Eliminar las stopwords y puntuaciones
       stop_words = set(stopwords.words('english'))
       filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words and word.isalpha()]
       
       return ' '.join(filtered_words)
   ```

4. Generar el resumen:
   Aplica la función de preprocesamiento sobre tu texto y luego utiliza Gensim para generar un resumen utilizando su método `summarize`.

   ```python
   # Texto a resumir
   text = "Tu texto aquí va..."
   
   # Preprocesar el texto
   processed_text = preprocess_text(text)
   
   # Generar un resumen del texto utilizando Gensim
   resumen = summarize(processed_text, ratio=0.2)  # Ratio es la proporción de texto a retener como el resumen (por ejemplo, 0.2 significa que se retiene el 20% del texto original)
   
   print("Resumen:", resumen)
   ```

Recuerda que la precisión y calidad del resumen dependen en gran medida de las técninas preprocesamiento adecuadas para tu conjunto de datos y del parámetro `ratio` utilizado en la función `summarize`. Puedes experimentar con diferentes valores de este parámetro para encontrar el mejor rendimiento para tus necesidades.