数据挖掘——自动摘要

摘要：是全面准确地反应某一文献中心内容的简单连贯的短文。

同样使用余弦相似度获取自动摘要。

　　算法步骤：

• 获取需要摘要的文章
• 对该文章进行词频统计
• 对该文章进行分句（根据中文的标点符号，一般采用‘。’、‘？’、‘！’等进行分句）
• 计算分句与文章之间的余弦相似度
• 获取相似度最高的分据作为文章摘要。

 代码步骤：

#构建语料库与词频统计

####自动摘要的获取

#先创建需要的3个数组：文章内容、摘要、文件路径

 

filecontents = []

summarys = []

filepaths =[]

#遍历语料库，得到每篇文章的子语料库（按标点符号分割的短句）

for index, row in corpos.iterrows():

    filepath = row['filePath']

    filecontent = row['fileContent']

    #建立子语料库，以该文档的子句组成

    subcorpos = [filecontent] + re.split(r'[。？！\n]\s*', filecontent)   

#根据子语料库中的子句进行分词，得到每个子句的分词集合

    segments = []

    suitcorpos = []

    for a in subcorpos:

        segs = jieba.cut(a)  

        segment = ' '.join(segs)

        if len(segment.strip())>10:  #只选区长度大于10 的短句

            segments.append(segment)

            suitcorpos.append(a)

#将子句的分词集合向量化

    textVector = countVectorizer.fit_transform(segments)

#根据余弦值计算距离

    distance_matrix = pairwise_distances(textVector,metric='cosine')

#按距离进行排序

    sort = np.argsort(distance_matrix,axis=1)

    summary = pd.Index(suitcorpos)[sort[0]].values[1] #获得距离最近的子句作为摘要

 

    summarys.append(summary)  

    filepaths.append(filepath)

    filecontents.append(filecontent)

 

最后得到含有文章摘要的数据框

summaryDF = pd.DataFrame({
        '文件路径':filepaths,
            '文件内容':filecontents,
                '摘要':summarys})