中文文本关键词和摘要提取库 TextRank4ZH

MIT
Python
Windows
2014-12-02
樂天

TextRank4ZH 用于自动从中文文本中提取关键词和摘要,基于 TextRank 算法,使用 Python 编写。

TextRank 算法可以用来从文本中提取关键词和摘要(重要的句子)。TextRank4ZH是针对中文文本的TextRank算法的python算法实现。

安装

本程序使用python 2.7测试没有问题,暂时不兼容python 3。

先确定已经有jieba、numpy、networkx这三个库。可以使用pip安装:

$ sudo pip install numpy
$ sudo pip install jieba
$ sudo pip install networkx

关于库版本,以下作为参考:

$ pip show jieba
---
Name: jieba
Version: 0.35
Location: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages
Requires: 
$ pip show numpy
---
Name: numpy
Version: 1.7.1
Location: /usr/lib/python2.7/dist-packages
Requires: 
$ pip show networkx
---
Name: networkx
Version: 1.9.1
Location: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages
Requires: decorator

另外,请确保安装最新版本的jieba分词,TextRank4ZH需要新版本jieba提供的词性标注功能。

$ sudo pip install jieba --upgrade

TextRank4ZH暂不支持使用easy_install、pip来安装,使用者可以将textrank4zh拷贝到项目目录,或者环境变量PYTHONPATH指向的目录中。

目录结构

├── LICENSE         #许可证
├── README.md       #使用说明
├── stopword.data   #停止词词典
├── test.py         #测试
├── text            #存放测试所需要的文本
│   ├── 01.txt
│   ├── 02.txt
│   ├── 03.txt
│   ├── 04.txt
│   └── 05.txt
└── textrank4zh     #!main
    ├── __init__.py
    ├── Segmentation.py
    ├── TextRank4Keyword.py
    └── TextRank4Sentence.py

原理

TextRank的详细原理请参考:

Mihalcea R, Tarau P. TextRank: Bringing order into texts[C]. Association for Computational Linguistics, 2004.

关键词提取

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。

关键短语提取

参照关键词提取提取出若干关键词。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词组。

例如,在一篇介绍支持向量机的文章中,可以找到关键词支持、向量、机,通过关键词组提取,可以得到支持向量机。

摘要生成

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。

测试

test.py提供了使用的示例:

#-*- 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')  # 导入停止词

#使用词性过滤,文本小写,窗口为2
tr4w.train(text=text, speech_tag_filter=True, lower=True, window=2)  

print '关键词:'
# 20个关键词且每个的长度最小为1
print '/'.join(tr4w.get_keywords(20, word_min_len=1))  

print '关键短语:'
# 20个关键词去构造短语,短语在原文本中出现次数最少为2
print '/'.join(tr4w.get_keyphrases(keywords_num=20, min_occur_num= 2))  

tr4s = TextRank4Sentence(stop_words_file='./stopword.data')

# 使用词性过滤,文本小写,使用words_all_filters生成句子之间的相似性
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)) # 重要性最高的三个句子

得到的关键词:

媒体/高圆圆/微/宾客/赵又廷/答谢/谢娜/现身/记者/新人/北京/博/展示/捧场/礼物/张杰/当晚/戴/酒店/外套

得到的关键短语:

微博

得到的摘要:

中新网北京12月1日电(记者 张曦) 30日晚,高圆圆和赵又廷在京举行答谢宴,诸多明星现身捧场,其中包括张杰(微博)、谢娜(微博)夫妇、何炅(微博)、蔡康永(微博)、徐克、张凯丽、黄轩(微博)等
高圆圆身穿粉色外套,看到大批记者在场露出娇羞神色,赵又廷则戴着鸭舌帽,十分淡定,两人快步走进电梯,未接受媒体采访
记者了解到,出席高圆圆、赵又廷答谢宴的宾客近百人,其中不少都是女方的高中同学

使用说明

类TextRank4Keyword、TextRank4Sentence在处理一段文本时会将文本拆分成4种格式:

sentences:由句子组成的列表。

words_no_filter:对sentences中每个句子分词而得到的两级列表。

words_no_stop_words:去掉words_no_filter中的停止词而得到的两级列表。

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。

例如,对于:

这间酒店位于北京东三环,里面摆放很多雕塑,文艺气息十足。答谢宴于晚上8点开始。

对类TextRank4Sentence,在speech_tag_filter=True, lower=True, source = 'all_filters'时,

sentences:

['这间酒店位于北京东三环,里面摆放很多雕塑,文艺气息十足', 
'答谢宴于晚上8点开始']

words_no_filter:

[
    [ '这', '间, '酒店, '位于, '北京, '东三环, '里面, '摆放, '很多, '雕塑, '文艺, '气息, '十足'],
    [ '答谢', '宴于, '晚上, '8, '点, '开始' ]
]

words_no_stop_words:

[
    [ '间', '酒店, '位于, '北京, '东三环, '里面, '摆放, '很多, '雕塑, '文艺, '气息, '十足' ],
    [ '答谢', '宴于, '晚上, '8, '点' ]
]

words_all_filters:

[
    [ '酒店', '位于, '北京, '东三环, '摆放, '雕塑, '文艺, '气息' ],
    [ '答谢', '宴于, '晚上' ]
]

类TextRank4Keyword位于textrank4zh/TextRank4Keyword.py中,类TextRank4Sentence位于textrank4zh/TextRank4Sentence.py中,类的实现、函数的参数请参考源码注释。

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