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。
方式1：
$ python setup.py install --user 方式2：
$ sudo python setup.py install 方式3：
$ pip install textrank4zh --user 方式4：
$ sudo pip install textrank4zh Python 3下需要将上面的python改成python3，pip改成pip3。
$ pip uninstall textrank4zh jieba >= 0.35
numpy >= 1.7.1
networkx >= 1.9.1
在Python 2.7.9和Python 3.4.3中测试通过。
TextRank的详细原理请参考：
Mihalcea R, Tarau P. TextRank: Bringing order into texts[C]. Association for Computational Linguistics, 2004.
关于TextRank4ZH的原理和使用介绍：使用TextRank算法为文本生成关键字和摘要
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。
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。
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。
example/example01.py:
#-*- encoding:utf-8 -*- from __future__ import print_function import sys try: reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') except: pass import codecs from textrank4zh import TextRank4Keyword, TextRank4Sentence text = codecs.open('../test/doc/01.txt', 'r', 'utf-8').read() tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(text=text, lower=True, window=2) # py2中text必须是utf8编码的str或者unicode对象，py3中必须是utf8编码的bytes或者str对象 print( '关键词：' ) for item in tr4w.get_keywords(20, word_min_len=1): print(item.word, item.weight) print() print( '关键短语：' ) for phrase in tr4w.get_keyphrases(keywords_num=20, min_occur_num= 2): print(phrase) tr4s = TextRank4Sentence() tr4s.analyze(text=text, lower=True, source = 'all_filters') print() 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是权重运行结果如下：
关键词： 媒体 0.02155864734852778 高圆圆 0.020220281898126486 微 0.01671909730824073 宾客 0.014328439104001788 赵又廷 0.014035488254875914 答谢 0.013759845912857732 谢娜 0.013361244496632448 现身 0.012724133346018603 记者 0.01227742092899235 新人 0.01183128428494362 北京 0.011686712993089671 博 0.011447168887452668 展示 0.010889176260920504 捧场 0.010507502237123278 礼物 0.010447275379792245 张杰 0.009558332870902892 当晚 0.009137982757893915 戴 0.008915271161035208 酒店 0.00883521621207796 外套 0.008822082954131174 关键短语： 微博 摘要： 摘要： 0 0.0709719557171 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 6 0.0541037236415 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 27 0.0490428312984 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 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二维列表。
- words_all_filters：保留words_no_stop_words中指定词性的单词而得到的二维列表。
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。 #-*- encoding:utf-8 -*- from __future__ import print_function import codecs from textrank4zh import TextRank4Keyword, TextRank4Sentence import sys try: reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') except: pass text = "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。" tr4w = TextRank4Keyword() tr4w.analyze(text=text, lower=True, window=2) print() print('sentences:') for s in tr4w.sentences: print(s) # py2中是unicode类型。py3中是str类型。 print() print('words_no_filter') for words in tr4w.words_no_filter: print('/'.join(words)) # py2中是unicode类型。py3中是str类型。 print() print('words_no_stop_words') for words in tr4w.words_no_stop_words: print('/'.join(words)) # py2中是unicode类型。py3中是str类型。 print() print('words_all_filters') for words in tr4w.words_all_filters: print('/'.join(words)) # py2中是unicode类型。py3中是str类型。运行结果如下：
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 TODO.
类的实现、函数的参数请参考源码注释。