【NLP系列2】基于TF-IDF、TextRank的关键词提取_基于textrank算法的文本摘要抽取与关键词抽取,基于tfidf算法的关键词抽取。

对于文本的关键词提取方式：

1、基于 TF-IDF 算法的关键词抽取
（1）基本思想：
用更合理的方式体现词在文本中的权重（缺点：词在文档中的顺序没有体现）。
TF-IDF = TF*IDF
词频（term frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率。这个数字是对词数的归一化，以防止它偏向长的文件。（同一个词语在长文件里可能会比短文件有更高的词数，而不管该词语重要与否。）
上式分子是该词在文件中的出现次数，而分母则是在文件中所有字词的出现次数之和。
逆向文件频率（inverse document frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量。是指总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取加上有1，取10为底的对数得到：N表示文档的总数量;nt表示含有词t的文档数。
（2）参数

import jieba.analyse
jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
sentence 为待提取的文本
topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
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（3）案例：

df =pd.read_csv('data/technology_news.csv',encoding='utf-8') #导入数据，window系统ecoding参数默认为utf-8，可以不写。
df = df.dropna() #去掉所有的空值
lines = df.content.values.tolist() #以列表的形式存入每行数据
content = ''.join(lines)   #拼接每一行，生成文本
print(' '.join(analyse.extract_tags(content,topK=30,withWeight=False,allowPOS=())))  #使用空格拼接每一行
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2、基于 TextRank 算法的关键词抽取
（1）基本思想：
a.将待抽取关键词的文本进行分词
b.以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
c.计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图。

TextRank的灵感来源于大名鼎鼎的PageRank算法，这是一个用作网页重要度排序的算法。并且，这个算法也是基于图的，每个网页可以看作是一个图中的结点，如果网页A能够跳转到网页B，那么则有一条A->B的有向边。这样，我们就可以构造出一个有向图了。
然后，利用公式：

经过多次迭代就可以获得每个网页对应的权重。下面解释公式每个元素的含义：可以发现，这个方法只要构造好图，对应关系自然就有了，这实际上是一个比较通用的算法。那么对于文本来说，也是同样的，只要我们能够构造出一个图，图中的结点是单词or句子，只要我们通过某种方法定义这些结点存在某种关系，那么我们就可以使用上面的算法，得到一篇文章中的关键词or摘要。

提取关键词，和网页中选哪个网页比较重要其实是异曲同工的，我们只需要想办法把图构建出来就好了。
图的结点其实比较好定义，就是单词。把文章拆成句子，每个句子再拆成单词，以单词为结点。
那么边如何定义呢？这里就可以利用n-gram的思路，简单来说，某个单词，只与它附近的n个单词有关，即与它附近的n个词对应的结点连一条无向边（两个有向边）。
另外，还可以做一些操作，比如把某类词性的词删掉，一些自定义词删掉，只保留一部分单词，只有这些词之间能够连边。
下面是论文中给出的例子：

当构图成功以后，就可以利用上面的公式进行迭代求解了。（注：TextRank基本思想部分参考：https://blog.csdn.net/qian99/article/details/83713872）

（2）参数：

import jieba.analyse
jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v')) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
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（3）案例：

df =pd.read_csv('data/military_news.csv',encoding='utf-8')
df = df.dropna() #去掉所有的空值
lines = df.content.values.tolist() #以列表的形式读入每行数据
content = ''.join(lines)   #拼接每一行，生成文本
print(' '.join(analyse.textrank(content,topK=20,withWeight=False,allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))))  #只选取指定词性的单词
print('-------------------------我是分割线----------------------')
print(' '.join(analyse.extract_tags(content,topK=20,withWeight=False,allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))))
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