jieba分词textrank算法_jieba常用textrank

2021SC@SDUSC
TextRank是一种用以关键词提取的算法，因为是基于PageRank的，所以先介绍PageRank。
PageRank通过互联网中的超链接关系确定一个网页的排名，其公式是通过一种投票的思想来设计的：如果我们计算网页A的PageRank值，那么我们需要知道哪些网页链接到A，即首先得到A的入链，然后通过入链给网页A进行投票来计算A的PR值。这样设计可以保证达到这样一个效果：当某些高质量的网页指向网页A的时候，那么网页A的PR值会因为这些高质量的投票而变大，而网页A被较少网页指向或被一些PR值较低的网页指向的时候,A的PR值也不会很大，这样可以合理地反映一个网页的质量水平。
TextRank是由PageRank改进而来，其公式有颇多相似之处，这里给出TextRank的公式：

可以看出，该公式仅仅比PageRank多了一个权重项Wji，用来表示两个节点之间的边连接有不同的重要程度。TextRank用于关键词提取的算法如下：

1)把给定的文本T按照完整句子进行分割
　　2)对于每个句子，进行分词和词性标注处理，并过滤掉停用词，只保留指定词性的单词，如名词、动词、形容词，即，其中 ti,j 是保留后的候选关键词。
　　3)构建候选关键词图G = (V,E)，其中V为节点集，由（2）生成的候选关键词组成，然后采用共现关系（co-occurrence）构造任两点之间的边，两个节点之间存在边仅当它们对应的词汇在长度为K的窗口中共现，K表示窗口大小，即最多共现K个单词。
　　4)根据上面公式，迭代传播各节点的权重，直至收敛。
　　5)对节点权重进行倒序排序，从而得到最重要的T个单词，作为候选关键词。
　　6)由5得到最重要的T个单词，在原始文本中进行标记，若形成相邻词组，则组合成多词关键词。
2.2 TextRank算法提取关键词短语
　　提取关键词短语的方法基于关键词提取，可以简单认为：如果提取出的若干关键词在文本中相邻，那么构成一个被提取的关键短语。
2.3TextRank生成摘要
　　将文本中的每个句子分别看做一个节点，如果两个句子有相似性，那么认为这两个句子对应的节点之间存在一条无向有权边。

class TextRank(KeywordExtractor):

    def __init__(self):
        self.tokenizer = self.postokenizer = jieba.posseg.dt
        self.stop_words = self.STOP_WORDS.copy()
        self.pos_filt = frozenset(('ns', 'n', 'vn', 'v'))
        self.span = 5

    def pairfilter(self, wp):
        return (wp.flag in self.pos_filt and len(wp.word.strip()) >= 2
                and wp.word.lower() not in self.stop_words)

    def textrank(self, sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'), withFlag=False):
        """
        Extract keywords from sentence using TextRank algorithm.
        Parameter:
            - topK: return how many top keywords. `None` for all possible words.
            - withWeight: if True, return a list of (word, weight);
                          if False, return a list of words.
            - allowPOS: the allowed POS list eg. ['ns', 'n', 'vn', 'v'].
                        if the POS of w is not in this list, it will be filtered.
            - withFlag: if True, return a list of pair(word, weight) like posseg.cut
                        if False, return a list of words
        """
        self.pos_filt = frozenset(allowPOS)
        g = UndirectWeightedGraph()
        cm = defaultdict(int)
        words = tuple(self.tokenizer.cut(sentence))
        for i, wp in enumerate(words):
            if self.pairfilter(wp):
                for j in xrange(i + 1, i + self.span):
                    if j >= len(words):
                        break
                    if not self.pairfilter(words[j]):
                        continue
                    if allowPOS and withFlag:
                        cm[(wp, words[j])] += 1
                    else:
                        cm[(wp.word, words[j].word)] += 1

        for terms, w in cm.items():
            g.addEdge(terms[0], terms[1], w)
        nodes_rank = g.rank()
        if withWeight:
            tags = sorted(nodes_rank.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)
        else:
            tags = sorted(nodes_rank, key=nodes_rank.__getitem__, reverse=True)

        if topK:
            return tags[:topK]
        else:
            return tags

    extract_tags = textrank

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