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https://github.com/letiantian/TextRank4ZH
:deciduous_tree:从中文文本中自动提取关键词和摘要
https://github.com/letiantian/TextRank4ZH
keyword-extraction pagerank python textrank textrank-algorithm
Last synced: 3 months ago
JSON representation
:deciduous_tree:从中文文本中自动提取关键词和摘要
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/letiantian/TextRank4ZH
- Owner: letiantian
- License: mit
- Created: 2014-12-01T06:43:06.000Z (almost 10 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-03-31T03:42:29.000Z (7 months ago)
- Last Synced: 2024-07-28T06:35:08.611Z (3 months ago)
- Topics: keyword-extraction, pagerank, python, textrank, textrank-algorithm
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 60.5 KB
- Stars: 3,249
- Watchers: 103
- Forks: 844
- Open Issues: 12
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- Changelog: HISTORY.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
- awesome-hacking-lists - letiantian/TextRank4ZH - :deciduous_tree:从中文文本中自动提取关键词和摘要 (Python)
- awesome - letiantian/TextRank4ZH - :deciduous_tree:从中文文本中自动提取关键词和摘要 (Python)
README
# 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
```plain
$ 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](https://www.letianbiji.com/article/101666.html)
### 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, ..., 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。
### 关键短语提取
参照[关键词提取](#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`。
### 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
见[example](./example)、[test](./test)。
example/example01.py:
```python
#-*- 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：
```plain
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。
```
```python
#-*- 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：
```plain
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
[MIT](./LICENSE)