本文主要是介绍跟我一起学Python3.X之——TextRank算法为文本生成关键字和摘要，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。其论文是：
Mihalcea R, Tarau P. TextRank: Bringing order into texts[C]. Association for Computational Linguistics, 2004.
先从PageRank讲起。
PageRank
PageRank最开始用来计算网页的重要性。整个www可以看作一张有向图图，节点是网页。如果网页A存在到网页B的链接，那么有一条从网页A指向网页B的有向边。
构造完图后，使用下面的公式：
S(Vi)是网页i的中重要性（PR值）。d是阻尼系数，一般设置为0.85。In(Vi)是存在指向网页i的链接的网页集合。Out(Vj)是网页j中的链接存在的链接指向的网页的集合。|Out(Vj)|是集合中元素的个数。
PageRank需要使用上面的公式多次迭代才能得到结果。初始时，可以设置每个网页的重要性为1。上面公式等号左边计算的结果是迭代后网页i的PR值，等号右边用到的PR值全是迭代前的。
举个例子：
上图表示了三张网页之间的链接关系，直觉上网页A最重要。可以得到下面的表：
| 结束\起始 |
横栏代表其实的节点，纵栏代表结束的节点。若两个节点间有链接关系，对应的值为1。
根据公式，需要将每一竖栏归一化（每个元素/元素之和），归一化的结果是：
| 结束\起始 |
上面的结果构成矩阵M。我们用matlab迭代100次看看最后每个网页的重要性：
M = [0 1 1 0 0 00 0 0];PR = [1; 1 ; 1];for iter = 1:100PR = 0.15 + 0.85*M*PR;disp(iter);disp(PR); end
运行结果（省略部分）：
-
...... -
95 -
0.4050 -
0.1500 -
0.1500 -
96 -
0.4050 -
0.1500 -
0.1500 -
97 -
0.4050 -
0.1500 -
0.1500 -
98 -
0.4050 -
0.1500 -
0.1500 -
99 -
0.4050 -
0.1500 -
0.1500 -
100 -
0.4050 -
0.1500 -
0.1500
最终A的PR值为0.4050，B和C的PR值为0.1500。
如果把上面的有向边看作无向的（其实就是双向的），那么：
M = [0 1 1 0.5 0 00.5 0 0];PR = [1; 1 ; 1];for iter = 1:100PR = 0.15 + 0.85*M*PR;disp(iter);disp(PR); end
运行结果（省略部分）：
-
..... -
98 -
1.4595 -
0.7703 -
0.7703 -
99 -
1.4595 -
0.7703 -
0.7703 -
100 -
1.4595 -
0.7703 -
0.7703
依然能判断出A、B、C的重要性。
使用TextRank提取关键字
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。
使用TextRank提取关键短语
参照“使用TextRank提取关键词”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短语。
例如，在一篇介绍“支持向量机”的文章中，可以找到三个关键词 支持、向量、机
，通过关键短语提取，可以得到
支持向量机
。
使用TextRank提取摘要
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。
论文中使用下面的公式计算两个句子Si和Sj的相似度：
分子是在两个句子中都出现的单词的数量。|Si|是句子i的单词数。
由于是有权图，PageRank公式略做修改：
实现TextRank
因为要用测试多种情况，所以自己实现了一个基于Python 2.7的TextRank针对 中文文本 的库 TextRank4ZH 。位于：
https://github.com/someus/TextRank4ZH
下面是一个例子：
#-*- encoding:utf-8 -*-import codecs
from textrank4zh import TextRank4Keyword, TextRank4Sentencetext = codecs.open('./text/01.txt', 'r', 'utf-8').read()
tr4w = TextRank4Keyword(stop_words_file='./stopword.data') # 导入停止词#使用词性过滤，文本小写，窗口为2
tr4w.train(text=text, speech_tag_filter=True, lower=True, window=2) print '关键词：'
# 20个关键词且每个的长度最小为1
print '/'.join(tr4w.get_keywords(20, word_min_len=1)) print '关键短语：'
# 20个关键词去构造短语，短语在原文本中出现次数最少为2
print '/'.join(tr4w.get_keyphrases(keywords_num=20, min_occur_num= 2)) tr4s = TextRank4Sentence(stop_words_file='./stopword.data')# 使用词性过滤，文本小写，使用words_all_filters生成句子之间的相似性
tr4s.train(text=text, speech_tag_filter=True, lower=True, source = 'all_filters')print '摘要：'
print '\n'.join(tr4s.get_key_sentences(num=3)) # 重要性最高的三个句子
运行结果如下：
关键词： 媒体/高圆圆/微/宾客/赵又廷/答谢/谢娜/现身/记者/新人/北京/博/展示/捧场/礼物/张杰/当晚/戴/酒店/外套 关键短语： 微博 摘要： 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 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 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
另外， jieba 分词提供的基于TextRank的关键词提取工具。 snownlp
也实现了关键词提取和摘要生成。
原文地址：https://blog.csdn.net/xiaocong1990/article/details/72614430
这篇关于跟我一起学Python3.X之——TextRank算法为文本生成关键字和摘要的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
