textrank4zh的简介
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。
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
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。
textrank4zh的安装
pip install textrank4zh==0.3
pip install textrank4zh
textrank4zh的使用方法
1、测试
#-*- 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
