NLP：基于nltk和jieba库对文本实现提取文本摘要(两种方法实现：top_n_summary和mean_scored_summary)

NLP：基于nltk和jieba库对文本实现提取文本摘要(两种方法实现：top_n_summary和mean_scored_summary)

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设计思路

核心代码

输出结果

1、测试文本

今天一大早，两位男子在故宫抽烟对镜头炫耀的视频在网络上传播，引发网友愤怒。有人感到后怕，600年的故宫真要这两个人给点了，万死莫赎。也有评论称，把无知当成炫耀的资本，丢人！
视频中两位男子坐在故宫公共休息区的遮阳伞下，面对镜头问出：“谁敢在故宫抽烟？”语气极其嚣张，表情带有挑衅意味。话音刚落，另外一位男子面向镜头吸了一口烟。而视频中两人也表示知道有故宫禁止吸烟的规定。
事实上，2013年5月18日是国际博物馆日，故宫从这一天开始至今一直实行全面禁烟。根据规定，故宫博物院全体员工在院合作单位和个人不管在室内和室外，也不分开放区与工作区，一律禁止吸烟，对违反禁止吸烟规定的人员将进行严格处罚并通报全院。
此外，在2015年6月1日起北京全市也开始了《控制吸烟条例》，规定公共场所工作场所室内环境室外排队等场合禁止吸烟，违者将最高被罚200元，全市统一设立举报电话12320。
视频在网络上传播开来，不少网友担心故宫的安危，称一旦发生火情，后果不堪设想，有网友表示，这样的行为应该被旅游景区拉近黑名单，建议终身禁止进入任何景区和各种场馆。

设计思路

后期更新……

核心代码

def sent_tokenizer(texts):
    start=0
    i=0每个字符的位置
    sentences=[]
    punt_list='.!?。！？'.encode('utf-8') ',.!?:;~，。！？：；～'.decode('utf8')
     punt_lists='.!?。！？'.decode()
    for text in texts:
        if text in punt_list and token not in punt_list: 检查标点符号下一个字符是否还是标点
            sentences.append(texts[start:i+1])当前标点符号位置
            start=i+1start标记到下一句的开头
            i+=1
        else:
            i+=1若不是标点符号，则字符位置继续前移
            token=list(texts[start:i+2]).pop()取下一个字符
    if start<len(texts):
        sentences.append(texts[start:])这是为了处理文本末尾没有标点符号的情况
    return sentences
 
def load_stopwordslist(path):
    print('load stopwords...')
    stoplist=[line.strip() for line in codecs.open(path,'r',encoding='utf8').readlines()]
    stopwrods={}.fromkeys(stoplist)
    return stopwrods
 
def summarize(text):
    stopwords=load_stopwordslist('stopwords.txt')
    sentences=sent_tokenizer(text)
    words=[w for sentence in sentences for w in jieba.cut(sentence) if w not in stopwords if len(w)>1 and w!='\t']
    wordfre=nltk.FreqDist(words)
    topn_words=[w[0] for w in sorted(wordfre.items(),key=lambda d:d[1],reverse=True)][:N]
    scored_sentences=_score_sentences(sentences,topn_words)
    approach 1,利用均值和标准差过滤非重要句子
    avg=numpy.mean([s[1] for s in scored_sentences])均值
    std=numpy.std([s[1] for s in scored_sentences])标准差
    mean_scored=[(sent_idx,score) for (sent_idx,score) in scored_sentences if score>(avg+0.5*std)]
    approach 2，返回top n句子
    top_n_scored=sorted(scored_sentences,key=lambda s:s[1])[-TOP_SENTENCES:]
    top_n_scored=sorted(top_n_scored,key=lambda s:s[0])
    return dict(top_n_summary=[sentences[idx] for (idx,score) in top_n_scored],mean_scored_summary=[sentences[idx] for (idx,score) in mean_scored])
 
def _score_sentences(sentences,topn_words):
    scores=[]
    sentence_idx=-1
    for s in [list(jieba.cut(s)) for s in sentences]:
        sentence_idx+=1
        word_idx=[]
        for w in topn_words:
            try:
                word_idx.append(s.index(w))关键词出现在该句子中的索引位置
            except ValueError:w不在句子中
                pass
        word_idx.sort()
        if len(word_idx)==0:
            continue
        对于两个连续的单词，利用单词位置索引，通过距离阀值计算族
        clusters=[]
        cluster=[word_idx[0]]
        i=1
        while i<len(word_idx):
            if word_idx[i]-word_idx[i-1]<CLUSTER_THRESHOLD:
                cluster.append(word_idx[i])
            else:
                clusters.append(cluster[:])
                cluster=[word_idx[i]]
            i+=1
        clusters.append(cluster)
        对每个族打分，每个族类的最大分数是对句子的打分
        max_cluster_score=0
        for c in clusters:
            significant_words_in_cluster=len(c)
            total_words_in_cluster=c[-1]-c[0]+1
            score=1.0*significant_words_in_cluster*significant_words_in_cluster/total_words_in_cluster
            if score>max_cluster_score:
                max_cluster_score=score
        scores.append((sentence_idx,max_cluster_score))
    return scores;