TextRank 提取关键字、提取关键短语、提取摘要

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