使用TextRank演算法為文字生成關鍵字和摘要

textrank演算法基於pagerank，用於為文字生成關鍵字和摘要。其**是：

mihalcea r, tarau p. textrank: bringing order into texts[c]. association for computational linguistics, 2004.

先從pagerank講起。

pagerank最開始用來計算網頁的重要性。整個www可以看作一張有向圖圖，節點是網頁。如果網頁a存在到網頁b的鏈結，那麼有一條從網頁a指向網頁b的有向邊。

構造完圖後，使用下面的公式：

s(vi)是網頁i的中重要性（pr值）。d是阻尼係數，一般設定為0.85。in(vi)是存在指向網頁i的鏈結的網頁集合。out(vj)是網頁j中的鏈結存在的鏈結指向的網頁的集合。|out(vj)|是集合中元素的個數。

pagerank需要使用上面的公式多次迭代才能得到結果。初始時，可以設定每個網頁的重要性為1。上面公式等號左邊計算的結果是迭代後網頁i的pr值，等號右邊用到的pr值全是迭代前的。

舉個例子：

上圖表示了三張網頁之間的鏈結關係，直覺上網頁a最重要。可以得到下面的表：

結束\起始ab

ca01

1b00

0c00

0 橫欄代表起始的節點，縱欄代表結束的節點。若兩個節點間有鏈結關係，對應的值為1。

根據公式，需要將每一豎欄歸一化（每個元素/元素之和），歸一化的結果是：

結束\起始ab

ca01

1b00

0c00

0 上面的結果構成矩陣m。我們用matlab迭代100次看看最後每個網頁的重要性：

m = [0 1 1 
0 0 0
0 0 0];
pr = [1; 1 ; 1];
for iter = 1:100
pr = 0.15 + 0.85*m*pr;
disp(iter);
disp(pr);
end

執行結果（省略部分）：

...... 950.4050 0.1500 0.1500 960.4050 0.1500 0.1500 970.4050 0.1500 0.1500 980.4050 0.1500 0.1500 990.4050 0.1500 0.1500 1000.4050 0.1500 0.1500

最終a的pr值為0.4050，b和c的pr值為0.1500。

如果把上面的有向邊看作無向的（其實就是雙向的），那麼：

m = [0 1 1 
0.5 0 0
0.5 0 0];
pr = [1; 1 ; 1];
for iter = 1:100
pr = 0.15 + 0.85*m*pr;
disp(iter);
disp(pr);
end

執行結果（省略部分）：

..... 981.4595 0.7703 0.7703 991.4595 0.7703 0.7703 1001.4595 0.7703 0.7703

依然能判斷出a、b、c的重要性。

將原文本拆分為句子，在每個句子中過濾掉停用詞（可選），並只保留指定詞性的單詞（可選）。由此可以得到句子的集合和單詞的集合。

每個單詞作為pagerank中的乙個節點。設定視窗大小為k，假設乙個句子依次由下面的單詞組成：

w1, w2, w3, w4, w5, ..., wn

w1, w2, ..., wk、w2, w3, ...,wk+1、w3, w4, ...,wk+2等都是乙個視窗。在乙個視窗中的任兩個單詞對應的節點之間存在乙個無向無權的邊。

將每個句子看成圖中的乙個節點，若兩個句子之間有相似性，認為對應的兩個節點之間有乙個無向有權邊，權值是相似度。

通過pagerank演算法計算得到的重要性最高的若干句子可以當作摘要。

**中使用下面的公式計算兩個句子si和sj的相似度：

分子是在兩個句子中都出現的單詞的數量。|si|是句子i的單詞數。

由於是有權圖，pagerank公式略做修改：

因為要用測試多種情況，所以自己實現了乙個基於python 2.7的textrank針對中文文字的庫textrank4zh。位於：

下面是乙個例子：

#-*- encoding:utf-8 -*-
import codecs
from textrank4zh import textrank4keyword, textrank4sentence
text = codecs.open('./text/01.txt', 'r', 'utf-8').read()
tr4w = textrank4keyword(stop_words_file='./stopword.data')  # 匯入停止詞
#使用詞性過濾，文字小寫，視窗為2
tr4w.train(text=text, speech_tag_filter=true, lower=true, window=2)  
print '/'.join(tr4w.get_keywords(20, word_min_len=1))  
print '關鍵短語：'
print '/'.join(tr4w.get_keyphrases(keywords_num=20, min_occur_num= 2))  
tr4s = textrank4sentence(stop_words_file='./stopword.data')
# 使用詞性過濾，文字小寫，使用words_all_filters生成句子之間的相似性
tr4s.train(text=text, speech_tag_filter=true, lower=true, source = 'all_filters')
print '摘要：'
print '\n'.join(tr4s.get_key_sentences(num=3)) # 重要性最高的三個句子

執行結果如下：

**/高圓圓/微/賓客/趙又廷/答謝/謝娜/現身/記者/新人/北京/博/展示/捧場/禮物/張杰/當晚/戴/酒店/外套

關鍵短語：

微博摘要：

***北京12月1日電(記者張曦) 30日晚，高圓圓和趙又廷在京舉行答謝宴，諸多明星現身捧場，其中包括張杰(微博)、謝娜(微博)夫婦、何炅(微博)、蔡康永(微博)、徐克、張凱麗、黃軒(微博)等

高圓圓身穿粉色外套，看到大批記者在場露出嬌羞神色，趙又廷則戴著鴨舌帽，十分淡定，兩人快步走進電梯，未接受**採訪

記者了解到，出席高圓圓、趙又廷答謝宴的賓客近百人，其中不少都是女方的高中同學

另外，

jieba

snownlp

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hanlp關鍵詞提取演算法TextRank

長句子 string content 程式設計師英文programmer 是從事程式開發維護的專業人員。一般將程式設計師分為程式設計人員和程式編碼人員，但兩者的界限並不非常清楚，特別是在中國。軟體從業人員分為初級程式設計師高階程式設計師系統分析員和專案經理四大類。把content 通過乙個...

基於TextRank的關鍵詞提取演算法

pagerank是用來計算網頁重要性的，將每乙個網頁看作乙個節點，將網頁之間的鏈結看作是節點之間的有向邊，網頁的重要性取決於鏈結到它的網頁數量以及這些網頁的重要性。衡量網頁重要性的公式說明如下什麼是共現關係呢？將文字進行分詞，去除停用詞或詞性篩選等之後，設定視窗長度為k，即最多只能出現k個詞，進行...

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