基于Textrank算法的两种关键词提取_textrank 获取句子的关键词

1.PageRank算法 

 

2.TextRank算法

3.两种代码实现

3.1采用结巴分词工具的方式实现 TextRank 算法

def keywords_textrank(text):
    keywords = jieba.analyse.textrank(text, topK=6)
    return keywords

 3.2采用 TextRank4zh 的方式实现 TextRank 算法

def keywords_extraction(text):
    tr4w = TextRank4Keyword(allow_speech_tags=['n', 'nr', 'nrfg', 'ns', 'nt', 'nz'])
    # allow_speech_tags   --词性列表，用于过滤某些词性的词
    tr4w.analyze(text=text, window=2, lower=True, vertex_source='all_filters', edge_source='no_stop_words',
                 pagerank_config={'alpha': 0.85, })
    # text    --  文本内容，字符串
    # window  --  窗口大小，int，用来构造单词之间的边。默认值为2
    # lower   --  是否将英文文本转换为小写，默认值为False
    # vertex_source  -- 选择使用words_no_filter, words_no_stop_words, words_all_filters中的哪一个来构造pagerank对应的图中的节点
    #                -- 默认值为`'all_filters'`，可选值为`'no_filter', 'no_stop_words', 'all_filters'
    # edge_source  -- 选择使用words_no_filter, words_no_stop_words, words_all_filters中的哪一个来构造pagerank对应的图中的节点之间的边
    #              -- 默认值为`'no_stop_words'`，可选值为`'no_filter', 'no_stop_words', 'all_filters'`。边的构造要结合`window`参数
 
    # pagerank_config  -- pagerank算法参数配置，阻尼系数为0.85
    keywords = tr4w.get_keywords(num=6, word_min_len=2)
    # num           --  返回关键词数量
    # word_min_len  --  词的最小长度，默认值为1
    return keywords

 3.3 

from textrank4zh import TextRank4Keyword    # 导入相关模块
import jieba.analyse 
if __name__ == '__main__':         # 定义要提取的文本 
    text = (" 燕山大学是河北省人民政府、教育部、工业和信息化部、国家国防科技工业局四方共建的全国重点大学，河北省重点支持的国家一流大学和世界一流学科建设高校，北京高科大学联盟成员。") 
    tr4w = TextRank4Keyword()     # 关键词提取 
#采用 TextRank4zh 的方式实现 TextRank 算法 
    tr4w.analyze(text=text, lower=True, window=5)  
    print(' 关键词 ：') 
    for item in tr4w.get_keywords(10, word_min_len=1): 
        print(item['word'], item['weight'])
 
#利用采用结巴分词工具的方式实现 TextRank 算法 
result = jieba.analyse.textrank(text,topK=5) 
print(result)

 4、运行结果

5.补充 

# import jieba.analyse
# from textrank4zh import TextRank4Keyword,TextRank4Sentence
#关键短语抽取
def keyphrases_extraction(text):
    tr4w = TextRank4Keyword()
    tr4w.analyze(text=text, window=2, lower=True, vertex_source='all_filters', edge_source='no_stop_words',
                 pagerank_config={'alpha': 0.85, })
    keyphrases = tr4w.get_keyphrases(keywords_num=6, min_occur_num=1)
    # keywords_num    --  抽取的关键词数量
    # min_occur_num   --  关键短语在文中的最少出现次数
    return keyphrases
 
#关键句抽取
def keysentences_extraction(text):
    tr4s = TextRank4Sentence()
    tr4s.analyze(text, lower=True, source='all_filters')
    # text    -- 文本内容，字符串
    # lower   -- 是否将英文文本转换为小写，默认值为False
    # source  -- 选择使用words_no_filter, words_no_stop_words, words_all_filters中的哪一个来生成句子之间的相似度。
    # 		  -- 默认值为`'all_filters'`，可选值为`'no_filter', 'no_stop_words', 'all_filters'
    # sim_func -- 指定计算句子相似度的函数
 
    # 获取最重要的num个长度大于等于sentence_min_len的句子用来生成摘要
    keysentences = tr4s.get_key_sentences(num=3, sentence_min_len=6)
    return keysentences

 参考链接：http://t.csdnimg.cn/NbtVc，飞桨AI Studio星河社区-人工智能学习与实训社区