基于TextRank提取关键词、关键短语、摘要

一、TextRank原理

TextRank是一种用来做关键词提取的算法，也可以用于提取短语和自动摘要。因为TextRank是基于PageRank的，所以首先简要介绍下PageRank算法。

1. PageRank算法

　　PageRank设计之初是用于Google的网页排名的，以该公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。PageRank通过互联网中的超链接关系来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：如果我们要计算网页A的PageRank值（以下简称PR值），那么我们需要知道有哪些网页链接到网页A，也就是要首先得到网页A的入链，然后通过入链给网页A的投票来计算网页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。那么根据以上思想，佩奇设计了下面的公式：

 

该公式中，Vi表示某个网页，Vj表示链接到Vi的网页（即Vi的入链），S(Vi)表示网页Vi的PR值，In(Vi)表示网页Vi的所有入链的集合,Out(Vj)表示网页，d表示阻尼系数，是用来克服这个公式中“d *”后面的部分的固有缺陷用的：如果仅仅有求和的部分，那么该公式将无法处理没有入链的网页的PR值，因为这时，根据该公式这些网页的PR值为0，但实际情况却不是这样，所有加入了一个阻尼系数来确保每个网页都有一个大于0的PR值，根据实验的结果，在0.85的阻尼系数下，大约100多次迭代PR值就能收敛到一个稳定的值，而当阻尼系数接近1时，需要的迭代次数会陡然增加很多，且排序不稳定。公式中S(Vj)前面的分数指的是Vj所有出链指向的网页应该平分Vj的PR值，这样才算是把自己的票分给了自己链接到的网页。

2. TextRank算法

2.1 TextRank算法提取关键词

　　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，即  

　　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。

2.3 TextRank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。考察句子相似度的方法是下面这个公式：

   

公式中，Si,Sj分别表示两个句子，Wk表示句子中的词，那么分子部分的意思是同时出现在两个句子中的同一个词的个数，分母是对句子中词的个数求对数之和。分母这样设计可以遏制较长的句子在相似度计算上的优势。

我们可以根据以上相似度公式循环计算任意两个节点之间的相似度，根据阈值去掉两个节点之间相似度较低的边连接，构建出节点连接图，然后计算TextRank值，最后对所有TextRank值排序，选出TextRank值最高的几个节点对应的句子作为摘要。

参考：

https://www.cnblogs.com/xueyinzhe/p/7101295.html

http://blog.csdn.net/u013041398/article/details/52473994

 

二、包安装

sudo pip install textrank4zh

 

三、提取关键词、关键短语、摘要

from textrank4zh import TextRank4Keyword, TextRank4Sentence

text = "xxxxxx"  # text = codecs.open(text_file, "r", "utf-8").read()

tr4w = TextRank4Keyword()
tr4w.analyze(text=text, window=5, lower=True)

print "关键词："
for item in tr4w.get_keywords(num=20, word_min_len=1):
    print item.word, item.weight

print "关键短语：\n", ", ".join(tr4w.get_keyphrases(keywords_num=20, min_occur_num=2))

tr4s = TextRank4Sentence()
tr4s.analyze(text=text, lower=True, source="all_filters")

print "摘要："
for item in tr4s.get_key_sentences(num=3):
    print item.index, item.weight, item.sentence   # index是语句在文本中位置，weight是权重

 

查看源码，TextRank4Keyword的说明：

class TextRank4Keyword(object):    
    def __init__(self, stop_words_file = None, 
                 allow_speech_tags = util.allow_speech_tags, 
                 delimiters = util.sentence_delimiters):
        """
        Keyword arguments:
        stop_words_file  --  str，指定停止词文件路径（一行一个停止词），若为其他类型，则使用默认停止词文件
        delimiters       --  默认值是`?!;？！。；…\n`，用来将文本拆分为句子。
        
        Object Var:
        self.words_no_filter      --  对sentences中每个句子分词而得到的两级列表。
        self.words_no_stop_words  --  去掉words_no_filter中的停止词而得到的两级列表。
        self.words_all_filters    --  保留words_no_stop_words中指定词性的单词而得到的两级列表。
        """
        
    def analyze(self, text, 
                window = 2, 
                lower = False,
                vertex_source = 'all_filters',
                edge_source = 'no_stop_words',
                pagerank_config = {'alpha': 0.85,}):
        """分析文本
        Keyword arguments:
        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      --  是否将文本转换为小写。默认为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'`。关键词也来自`vertex_source`。
        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。
        """
        
    def get_keywords(self, num = 6, word_min_len = 1):
        """获取最重要的num个长度大于等于word_min_len的关键词。
        Return:
        关键词列表。
        """
    
    def get_keyphrases(self, keywords_num = 12, min_occur_num = 2): 
        """获取关键短语。
        获取 keywords_num 个关键词构造的可能出现的短语，要求这个短语在原文本中至少出现的次数为min_occur_num。
        Return:
        关键短语的列表。
        """      

 

TextRank4Sentence的说明：

class TextRank4Sentence(object):
    def __init__(self, stop_words_file = None, 
                 allow_speech_tags = util.allow_speech_tags,
                 delimiters = util.sentence_delimiters):
        """
        Keyword arguments:
        stop_words_file  --  str，停止词文件路径，若不是str则是使用默认停止词文件
        delimiters       --  默认值是`?!;？！。；…\n`，用来将文本拆分为句子。
        
        Object Var:
        self.sentences               --  由句子组成的列表。
        self.words_no_filter         --  对sentences中每个句子分词而得到的两级列表。
        self.words_no_stop_words     --  去掉words_no_filter中的停止词而得到的两级列表。
        self.words_all_filters       --  保留words_no_stop_words中指定词性的单词而得到的两级列表。
        """
        
    def analyze(self, text, lower = False, 
              source = 'no_stop_words', 
              sim_func = util.get_similarity,
              pagerank_config = {'alpha': 0.85,}):
        """
        Keyword arguments:
        text                 --  文本内容，字符串。
        lower                --  是否将文本转换为小写。默认为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。
        """
            
    def get_key_sentences(self, num = 6, sentence_min_len = 6):
        """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。
        Return:
        多个句子组成的列表。
        """

 

参考：

letiantian/TextRank4ZH: 从中文文本中自动提取关键词和摘要

实践篇：基于TFIDF和TextRank的关键词提取