TextRank中文,英文关键词提取

超、凢脫俗 2023-01-12 11:55 155阅读 0赞

###### 1.基于pytextrank英文关键词提取 ######

# pip install pytextrank
    # python -m spacy download en_core_web_sm
    import spacy
    import pytextrank
    text = "Compatibility of systems of linear constraints over the set of natural numbers. Criteria of compatibility of a system of linear Diophantine equations, strict inequations, and nonstrict inequations are considered. Upper bounds for components of a minimal set of solutions and algorithms of construction of minimal generating sets of solutions for all types of systems are given. These criteria and the corresponding algorithms for constructing a minimal supporting set of solutions can be used in solving all the considered types systems and systems of mixed types."
    
    # load a spaCy model, depending on language, scale, etc.
    nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
    
    # add PyTextRank to the spaCy pipeline
    tr = pytextrank.TextRank()
    nlp.add_pipe(tr.PipelineComponent, name="textrank", last=True)
    
    doc = nlp(text)
    
    # examine the top-ranked phrases in the document
    for p in doc._.phrases:
        print("{:.4f} {:5d} {}".format(p.rank, p.count, p.text))
        print(p.chunks)

###### 2.基于Textrank4zh的中文关键词提取 ######

"""
    TextRank算法主要包括：关键词抽取、关键短语抽取、关键句抽取。
    
    （1）关键词抽取（keyword extraction）
    关键词抽取是指从文本中确定一些能够描述文档含义的术语的过程。对关键词抽取而言，用于构建顶点集的文本单元可以是句子中的一个或多个字；根据这些字之间的关系（比如：在一个框中同时出现）构建边。根据任务的需要，可以使用语法过滤器（syntactic filters）对顶点集进行优化。语法过滤器的主要作用是将某一类或者某几类词性的字过滤出来作为顶点集。
    
    （2）关键短语抽取（keyphrase extration）
    关键词抽取结束后，我们可以得到的N个关键词，在原始文本中相邻的关键词构成关键短语。因此，从get_keyphrases函数的源码中我们可以看到，它先调用get_keywords抽取关键词，然后分析关键词是否存在相邻的情况，最后确定哪些是关键短语。
    
    （3）关键句抽取（sentence extraction）
    句子抽取任务主要针对的是自动摘要这个场景，将每一个sentence作为一个顶点，根据两个句子之间的内容重复程度来计算他们之间的“相似度”，以这个相似度作为联系，由于不同句子之间相似度大小不一致，在这个场景下构建的是以相似度大小作为edge权重的有权图。
    """
    # coding=utf-8
    from textrank4zh import TextRank4Keyword, TextRank4Sentence
    import jieba.analyse
    from snownlp import SnowNLP
    import pandas as pd
    import numpy as np
     
    #关键词抽取
    def keywords_extraction(text):
        tr4w = TextRank4Keyword(allow_speech_tags=['n', 'nr', 'nrfg', 'ns', 'nt', 'nz'])
        # allow_speech_tags   --词性列表，用于过滤某些词性的词
        tr4w.analyze(text=text, window=2, lower=True, vertex_source='all_filters', edge_source='no_stop_words',
                     pagerank_config={'alpha': 0.85, })
        # 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   --  是否将英文文本转换为小写，默认值为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'
        # 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
     
        # pagerank_config  -- pagerank算法参数配置，阻尼系数为0.85
        keywords = tr4w.get_keywords(num=6, word_min_len=2)
        # num           --  返回关键词数量
        # word_min_len  --  词的最小长度，默认值为1
        return keywords
     
    #关键短语抽取
    def keyphrases_extraction(text):
        tr4w = TextRank4Keyword()
        tr4w.analyze(text=text, window=2, lower=True, vertex_source='all_filters', edge_source='no_stop_words',
                     pagerank_config={'alpha': 0.85, })
        keyphrases = tr4w.get_keyphrases(keywords_num=6, min_occur_num=1)
        # keywords_num    --  抽取的关键词数量
        # min_occur_num   --  关键短语在文中的最少出现次数
        return keyphrases
     
    #关键句抽取
    def keysentences_extraction(text):
        tr4s = TextRank4Sentence()
        tr4s.analyze(text, lower=True, source='all_filters')
        # text    -- 文本内容，字符串
        # lower   -- 是否将英文文本转换为小写，默认值为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
     
        # 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
        keysentences = tr4s.get_key_sentences(num=3, sentence_min_len=6)
        return keysentences
     
     
    def keywords_textrank(text):
        keywords = jieba.analyse.textrank(text, topK=6)
        return keywords
     
     
    if __name__ == "__main__":
        text = "来源：中国科学报本报讯（记者肖洁）又有一位中国科学家喜获小行星命名殊荣！4月19日下午，中国科学院国家天文台在京举行“周又元星”颁授仪式，" \
               "我国天文学家、中国科学院院士周又元的弟子与后辈在欢声笑语中济济一堂。国家天文台党委书记、" \
               "副台长赵刚在致辞一开始更是送上白居易的诗句：“令公桃李满天下，何须堂前更种花。”" \
               "据介绍，这颗小行星由国家天文台施密特CCD小行星项目组于1997年9月26日发现于兴隆观测站，" \
               "获得国际永久编号第120730号。2018年9月25日，经国家天文台申报，" \
               "国际天文学联合会小天体联合会小天体命名委员会批准，国际天文学联合会《小行星通报》通知国际社会，" \
               "正式将该小行星命名为“周又元星”。"
        #关键词抽取
        keywords=keywords_extraction(text)
        print(keywords)
     
        #关键短语抽取
        keyphrases=keyphrases_extraction(text)
        print(keyphrases)
     
        #关键句抽取
        keysentences=keysentences_extraction(text)
        print(keysentences)

参考:  
https://pypi.org/project/pytextrank/  
https://blog.csdn.net/asialee\_bird/article/details/96894533