Py之textrank4zh:textrank4zh的简介、安装、使用方法之详细攻略
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TextRank算法可以用来从文本中提取关键词和摘要(重要的句子)。TextRank4ZH是针对中文文本的TextRank算法的python算法实现。
TextRank的详细原理请参考:
Mihalcea R, Tarau P. TextRank: Bringing order into texts[C]. Association for Computational Linguistics, 2004.
关于TextRank4ZH的原理和使用介绍:使用TextRank算法为文本生成关键字和摘要
将原文本拆分为句子,在每个句子中过滤掉停用词(可选),并只保留指定词性的单词(可选)。由此可以得到句子的集合和单词的集合。
每个单词作为pagerank中的一个节点。设定窗口大小为k,假设一个句子依次由下面的单词组成:
w1, w2, w3, w4, w5, ..., wn
w1, w2, ..., wk
、w2, w3, ...,wk+1
、w3, w4, ...,wk+2
等都是一个窗口。在一个窗口中的任两个单词对应的节点之间存在一个无向无权的边。
基于上面构成图,可以计算出每个单词节点的重要性。最重要的若干单词可以作为关键词。
参照关键词提取提取出若干关键词。若原文本中存在若干个关键词相邻的情况,那么这些关键词可以构成一个关键词组。
例如,在一篇介绍支持向量机
的文章中,可以找到关键词支持
、向量
、机
,通过关键词组提取,可以得到支持向量机
。
将每个句子看成图中的一个节点,若两个句子之间有相似性,认为对应的两个节点之间有一个无向有权边,权值是相似度。
通过pagerank算法计算得到的重要性最高的若干句子可以当作摘要。
pip install textrank4zh==0.3
pip install textrank4zh
1、测试
- -*- encoding:utf-8 -*-
- from __future__ import print_function
-
- import sys
- try:
- reload(sys)
- sys.setdefaultencoding('utf-8')
- except:
- pass
-
- import codecs
- from textrank4zh import TextRank4Keyword, TextRank4Sentence
-
- text = codecs.open('../test/doc/01.txt', 'r', 'utf-8').read()
- tr4w = TextRank4Keyword()
-
- tr4w.analyze(text=text, lower=True, window=2) py2中text必须是utf8编码的str或者unicode对象,py3中必须是utf8编码的bytes或者str对象
-
- print( '关键词:' )
- for item in tr4w.get_keywords(20, word_min_len=1):
- print(item.word, item.weight)
-
- print()
- print( '关键短语:' )
- for phrase in tr4w.get_keyphrases(keywords_num=20, min_occur_num= 2):
- print(phrase)
-
- tr4s = TextRank4Sentence()
- tr4s.analyze(text=text, lower=True, source = 'all_filters')
-
- print()
- print( '摘要:' )
- for item in tr4s.get_key_sentences(num=3):
- print(item.index, item.weight, item.sentence) index是语句在文本中位置,weight是权重
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