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qqwawpp / TextRank4ZH

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README
MIT

TextRank4ZH

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。

安装

方式1:

$ python setup.py install --user

方式2:

$ sudo python setup.py install

方式3:

$ pip install textrank4zh --user

方式4:

$ sudo pip install textrank4zh

Python 3下需要将上面的python改成python3,pip改成pip3。

卸载

$ pip uninstall textrank4zh

依赖

jieba >= 0.35
numpy >= 1.7.1
networkx >= 1.9.1

兼容性

在Python 2.7.9和Python 3.4.3中测试通过。

原理

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

关键词提取

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, ..., wkw2, w3, ...,wk+1w3, 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。

关键短语提取

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,通过关键词组提取,可以得到支持向量机

摘要生成

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。

示例

exampletest

example/example01.py:

#-*- 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

运行结果如下:

关键词:
媒体 0.02155864734852778
高圆圆 0.020220281898126486
微 0.01671909730824073
宾客 0.014328439104001788
赵又廷 0.014035488254875914
答谢 0.013759845912857732
谢娜 0.013361244496632448
现身 0.012724133346018603
记者 0.01227742092899235
新人 0.01183128428494362
北京 0.011686712993089671
博 0.011447168887452668
展示 0.010889176260920504
捧场 0.010507502237123278
礼物 0.010447275379792245
张杰 0.009558332870902892
当晚 0.009137982757893915
戴 0.008915271161035208
酒店 0.00883521621207796
外套 0.008822082954131174

关键短语:
微博

摘要:
摘要:
0 0.0709719557171 中新网北京12月1日电(记者 张曦) 30日晚,高圆圆和赵又廷在京举行答谢宴,诸多明星现身捧场,其中包括张杰(微博)、谢娜(微博)夫妇、何炅(微博)、蔡康永(微博)、徐克、张凯丽、黄轩(微博)等
6 0.0541037236415 高圆圆身穿粉色外套,看到大批记者在场露出娇羞神色,赵又廷则戴着鸭舌帽,十分淡定,两人快步走进电梯,未接受媒体采访
27 0.0490428312984 记者了解到,出席高圆圆、赵又廷答谢宴的宾客近百人,其中不少都是女方的高中同学

使用说明

类TextRank4Keyword、TextRank4Sentence在处理一段文本时会将文本拆分成4种格式:

  • sentences:由句子组成的列表。
  • words_no_filter:对sentences中每个句子分词而得到的两级列表。
  • words_no_stop_words:去掉words_no_filter中的停止词而得到的二维列表。
  • words_all_filters:保留words_no_stop_words中指定词性的单词而得到的二维列表。

例如,对于:

这间酒店位于北京东三环,里面摆放很多雕塑,文艺气息十足。答谢宴于晚上8点开始。
#-*- encoding:utf-8 -*-
from __future__ import print_function
import codecs
from textrank4zh import TextRank4Keyword, TextRank4Sentence

import sys
try:
    reload(sys)
    sys.setdefaultencoding('utf-8')
except:
    pass

text = "这间酒店位于北京东三环,里面摆放很多雕塑,文艺气息十足。答谢宴于晚上8点开始。"
tr4w = TextRank4Keyword()

tr4w.analyze(text=text, lower=True, window=2)

print()
print('sentences:')
for s in tr4w.sentences:
    print(s)                 # py2中是unicode类型。py3中是str类型。

print()
print('words_no_filter')
for words in tr4w.words_no_filter:
    print('/'.join(words))   # py2中是unicode类型。py3中是str类型。

print()
print('words_no_stop_words')
for words in tr4w.words_no_stop_words:
    print('/'.join(words))   # py2中是unicode类型。py3中是str类型。

print()
print('words_all_filters')
for words in tr4w.words_all_filters:
    print('/'.join(words))   # py2中是unicode类型。py3中是str类型。

运行结果如下:

sentences:
这间酒店位于北京东三环,里面摆放很多雕塑,文艺气息十足
答谢宴于晚上8点开始

words_no_filter
这/间/酒店/位于/北京/东三环/里面/摆放/很多/雕塑/文艺/气息/十足
答谢/宴于/晚上/8/点/开始

words_no_stop_words
间/酒店/位于/北京/东三环/里面/摆放/很多/雕塑/文艺/气息/十足
答谢/宴于/晚上/8/点

words_all_filters
酒店/位于/北京/东三环/摆放/雕塑/文艺/气息
答谢/宴于/晚上

API

TODO.

类的实现、函数的参数请参考源码注释。

License

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The MIT License (MIT) Copyright (c) 2015 Letian Sun Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions: The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

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