Python 实现英文新闻摘要自动提取(1)_怎么用python把英语论文txt文件的摘要提取出来

“关键字”法完成新闻摘要提取

我们现在浏览新闻，一般都会看标题 ( title ) 和新闻简介 ( summary ) 来判断我们是否对这则新闻感兴趣。之前的新闻简介都是由编辑手动提取的，现在自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 技术发展日益成熟，我们发现计算机提取的摘要也可圈可点。

一、实验简介

1.1 实验内容

主要完成一个相对简单的“关键字提取”算法，关注的是实现的过程，让同学们对自然语言处理有个大致的了解。

1.2 实验知识点

• Python基础知识
• “关键字提取”算法

1.3 实验环境

• Xfce终端
• python3

1.4 实验效果

原文标题： 'Middle age Health Crisis' Warning

原文链接

这是我们的算法提取的摘要。

"Modern life is dramatically different to even 30 years ago," Prof Gray told Radio 4's Today programme, "people now drive to work and sit at work."

"The How Are You Quiz will help anyone who wants to take a few minutes to take stock and find out quickly where they can take a little action to make a big difference to their health."

我们的算法为我们选出了最具代表性的两句句子。

二、实验步骤

2.1 准备工作

我们这次实验都是在python3中进行。首先我们需要安装NLTK (Natural Language ToolKit) . 我们打开终端，在命令行中输入

sudo pip3 install nltk

然后进入python3的交互界面，在命令行中输入

python3

应该就有python的提示符出现。

请注意一定是要在python3环境下。

NLTK 是建设一个Python程序与人类语言数据工作平台。它提供了易于使用的接口，超过50的语料库和词汇资源，如WordNet，连同一套文本处理库的分类、标记、标注、句法分析、语义推理的NLP库，和一个活跃的论坛。

要注意的是我们这次使用的一些词汇资源并不在原生的 NLTK 库中，需要我们另行下载。

在python 交互环境中，我们输入如下的代码来下载我们本次实现需要的资源。

>>> import nltk
>>> nltk.download('stopwords')
>>> nltk.download('punkt')

**注意:此步操作需要访问外部网络**非会员用户使用在线环境无法完成操作。如果download函数长时间不响应的话，按ctrl+z退出python3交互环境，重新下载。

之后我们在桌面上新建一个文件夹NewsSummary

mkdir NewsSummary

在NewsSummary中用vim创建NewsSummary1.py文件

先导入我们需要的包

from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from collections import defaultdict
from string import punctuation
from heapq import nlargest

nltk.tokenize 是NLTK提供的分词工具包。所谓的分词 (tokenize) 实际就是把段落分成句子，把句子分成一个个单词的过程。我们导入的 sent_tokenize() 函数对应的是分段为句。 word_tokenize()函数对应的是分句为词。

stopwords 是一个列表，包含了英文中那些频繁出现的词，如am, is, are。

defaultdict 是一个带有默认值的字典容器。

puctuation 是一个列表，包含了英文中的标点和符号。

nlargest() 函数可以很快地求出一个容器中最大的n个数字。

至此我们完成了我们的准备工作。

2.2 思路解析

我们的基本思想很简单：拥有关键词最多的句子就是最重要的句子。我们把句子按照关键词数量的多少排序，取前n句，即可汇总成我们的摘要。

所以我们的工作可以分为如下步骤：

• 给在文章中出现的单词按照算法计算出重要性
• 按照句子中单词的重要性算出句子的总分
• 按照句子的总分给文章中的每个句子排序
• 取出前n个句子作为摘要

我们就按照这这个思路写我们的模块。

2.3 词频统计

首先我们先要统计出每个词在文章中出现的次数，在统计出次数之后，我们可以知道出现次数最多的词的出现次数 m 。我们把每个词 wi 出现的次数 mi 除以 m ，算出每个词的“重要系数”。

我们举个例子。 "I am a fool, big fool." 这句句子中

出现最多的是 'fool' 这个单词，所以 m 是2。所有单词的频率都除以m，可以获得新的表

这张表显示的就是每个词的重要性。重要性高的词就是我们的关键词。

我们先定一些我们需要的常量

stopwords = set(stopwords.words('english') + list(punctuation))
max_cut = 0.9
min_cut = 0.1

首先是我们的stopwords。

stopwords包含的是我们在日常生活中会遇到的出现频率很高的词，如do, I, am, is, are等等，这种词汇是不应该算是我们的关键字。同样的标点符号（punctuation）也不能被算作是关键字。

max_cut 变量限制了在文本中出现重要性过高的词。就像在跳水比赛中会去掉最高分和最低分一样。我们也需要去掉那些重要性过高和过低的词来提升算法的效果。

同理，min_cut 限制了出现频率过低的词。

"""
计算出每个词出现的频率
word_sent 是一个已经分好词的列表
返回一个词典freq[],
freq[w]代表了w出现的频率
"""
def compute_frequencies(word_sent):
    """
    defaultdict和普通的dict
    的区别是它可以设置default值
    参数是int默认值是0
    """
    freq = defaultdict(int)
 
    #统计每个词出现的频率
    for s in word_sent:
        for word in s:
            #注意stopwords
            if word not in stopwords:
                freq[word] += 1
 
    #得出最高出现频次m
    m = float(max(freq.values()))
    #所有单词的频次统除m
    for w in list(freq.keys()):
        freq[w] = freq[w]/m
        if freq[w] >= max_cut or freq[w] <= min_cut:
            del freq[w]
    # 最后返回的是
    # {key:单词, value: 重要性}
    return freq

2.4 获得摘要

现在每个单词（stopwords和出现频率异常的单词除外）都有了“重要性”这样一个量化描述的值。我们现在需要统计的是一个句子中单词的重要性。只需要把句子中每个单词的重要性叠加就行了。

def summarize(text, n):
    """
    用来总结的主要函数
    text是输入的文本
    n是摘要的句子个数
    返回包含摘要的列表
    """
 
    # 首先先把句子分出来
    sents = sent_tokenize(text)
    assert n <= len(sents)
 
    # 然后再分词
    word_sent = [word_tokenize(s.lower()) for s in sents]
 
    # freq是一个词和词重要性的字典
    freq = compute_frequencies(word_sent)
    #ranking则是句子和句子重要性的词典
    ranking = defaultdict(int)
    for i, word in enumerate(word_sent):
        for w in word:
            if w in freq:
                ranking[i] += freq[w]
    sents_idx = rank(ranking, n)
    return [sents[j] for j in sents_idx]
 
"""
考虑到句子比较多的情况
用遍历的方式找最大的n个数比较慢
我们这里调用heapq中的函数
创建一个最小堆来完成这个功能
返回的是最小的n个数所在的位置
"""    
def rank(ranking, n):
    return nlargest(n, ranking, key=ranking.get)

2.5 运行程序

最后加入我们的main()

if __name__ == '__main__':
    with open("news.txt", "r") as myfile:
        text = myfile.read().replace('\n','')
    res = summarize(text, 2)
    for i in range(len(res)):
        print(res[i])

这里我们提供了一个样本news.txt。可以在命令行中输入

wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/741/news.txt

来获取

我们先看一看我们的原文

我们在来看一下我们获取的摘要：

"Modern life is dramatically different to even 30 years ago," Prof Gray told Radio 4's Today programme, "people now drive to work and sit at work."

"The How Are You Quiz will help anyone who wants to take a few minutes to take stock and find out quickly where they can take a little action to make a big difference to their health."

三、实验总结

我们的方法只是单纯的叠加重要性，导致长句子占有优势。下一个实验我们需要重新制定算法来计算我们的摘要句子。

四、实验代码

在命令行中输入

wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/741/NewsSummary1.py