摘要提取算法——本质上就是pagerank，选择rank最高的句子作为摘要，如果结合word2vec应该有非常好的效果

最近需要做一些文本摘要的东西，选取了TextRank（论文参见《TextRank: Bringing Order into Texts》）作为对比方案，该方案可以很方便的使用Python相关库进行实现。

下面介绍如何利用Python实现一个简单的文本摘要工具。

Demo

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【前期准备】：

1. Python 2.7.x - 当然也推荐Python3，少掉很多编码问题。信仰选2！
2. jieba分词 - 最好的python中文分词工具（最新清华出了个THULAC，有兴趣的可以试试，看对比效果似乎更好）
3. networkx - 一个非常棒的复杂网络工具库

【背景知识】

利用Textrank做文本摘要的核心思想很简单，和著名的网页排名算法PageRank类似：每个句子可以作为一个网络中的节点（称为节点i），与之相连的其他节点（例如节点j）会对其重要度产生一定的“贡献值”，该“贡献值”与节点j自身的重要度以及i、j之间的相似度（也可以称为连接的强度）有关，只需要对整个图进行迭代直至收敛，最后各节点的分值即是该句子的重要性，根据重要性排序后选取前k个句子即可作为摘要。

 

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摘自：http://jayveehe.github.io/2016/05/11/da_textrank/

英文的在线提取见:http://textsummarization.net/text-summarizer