nlk学习笔记 新闻摘要自动提取

一、关键字

1.项目概述

主要完成一个相对简单的 “关键字提取” 算法，可以提取英文新闻中关键的消息

2.项目构思

拥有关键词最多的句子就是最重要的句子。我们把句子按照关键词数量的多少排序，取前 n 句，即可汇总成我们的摘要。

所以我们的工作可以分为如下步骤：

• 给在文章中出现的单词按照算法计算出重要性
• 按照句子中单词的重要性算出句子的总分
• 按照句子的总分给文章中的每个句子排序
• 取出前 n 个句子作为摘要

3.项目技术栈

from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from collections import defaultdict
from string import punctuation
from heapq import nlargest

nltk.tokenize?是 NLTK 提供的分词工具包。所谓的分词?tokenize?实际就是把段落分成句子，把句子分成一个个单词的过程。我们导入的?sent_tokenize()?函数对应的是分段为句。?word_tokenize()?函数对应的是分句为词。

stopwords?是一个列表，包含了英文中那些频繁出现的词，如?am,?is,?are。

defaultdict?是一个带有默认值的字典容器。

puctuation?是一个列表，包含了英文中的标点和符号。

nlargest()?函数可以很快地求出一个容器中最大的?n?个数字。

?4.实现思路

词频统计

首先我们先要统计出每个词在文章中出现的次数，在统计出次数之后，我们可以知道出现次数最多的词的出现次数?m?。

我们把每个词?wi?出现的次数?mi?除以?m?，算出每个词的 “重要系数”。

重要性高的词就是我们的关键词。

def compute_frequencies(word_sent):
    freq = defaultdict(int)
    for s in word_sent:
        for word in s:
            if word not in stopwords:
                freq[word] += 1
    m = float(max(freq.values()))
    for w in list(freq.keys()):
        freq[w] = freq[w]/m
        if freq[w] >= max_cut or freq[w] <= min_cut:
            del freq[w]
    return freq

获得摘要

现在每个单词（stopwords 和出现频率异常的单词除外）都有了 “重要性” 这样一个量化描述的值。我们现在需要统计的是一个句子中单词的重要性。只需要把句子中每个单词的重要性叠加就行了。

def summarize(text, n):
    sents = sent_tokenize(text)
    assert n <= len(sents)
    word_sent = [word_tokenize(s.lower()) for s in sents]
    freq = compute_frequencies(word_sent)
    ranking = defaultdict(int)
    for i, word in enumerate(word_sent):
        for w in word:
            if w in freq:
                ranking[i] += freq[w]
    sents_idx = rank(ranking, n)
    return [sents[j] for j in sents_idx]

?二、TextRank 算法

1.项目概述及项目构思

PageRank 算法

PageRank?是根据网页之间相互的超链接计算网页重要性?的技术，是 Google 的创始人拉里 · 佩奇和谢尔盖 · 布林于 1998 年在斯坦福大学发明了这项技术。

于是我们就可以列出一张邻接矩阵来描述推荐出去 (Out) 的箭头，别的界面推荐进来 (In) 的箭头。形成一个邻接矩阵。每一列代表的是你推荐的页面 (Out) 。如 A 列，代表的就是 A 推荐的页面。如表格所描述的，A 谁也没有推荐。每一行代表的是谁推荐了你 (In)。如 A 行，代表的就是推荐 A 的页面。如表格所描述的，D 推荐了 A。有了这张邻接矩阵作为基础，我们就能够计算 PageRank 的核心：每一个页面的分数?S。

????????????????????????????????????????𝑆(𝑉𝑖)=(1?𝑑)+𝑑?∑𝑗∈In(𝑉𝑖)1lout(𝑉𝑗)|𝑆(𝑉𝑗)

我们会发现，每一个页面的分数?𝑆(𝑉𝑖)都是依赖于别的页面的分数?𝑆(𝑉𝑗)的。我们需要对每个页面的分数进行初始化。

就这样一步一步算出每一个顶点的值，然后接着从?𝐴页面开始继续算，一遍一遍迭代，直到每个页面的分数都不再变化为止。这样，我们就得到了每一个页面的评分?𝑆?。

当我们把 PageRank 应用到我们的文本当中去的时候，我们首先会发现的问题是，句子和句子之间?如何相互 “推荐”?

?????????????????????????𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑆𝑖,𝑆𝑗)=||{𝑤𝑘|𝑤𝑘∈𝑆𝑖&𝑤𝑘∈𝑆𝑗}||log(|𝑆𝑖|)+log(||𝑆𝑗||)

相当于是在求两个句子之间的相似度，也就是推荐程度。根据推荐程度便可以列出一张邻接矩阵。

在此基础上，我们可以应用新的 PageRank 算法来完成分数的计算

????????????????????????𝑊𝑆(𝑉𝑖)=(1?𝑑)+𝑑?∑𝑉𝑗∈In(𝑉𝑖)𝑤𝑗𝑖∑𝑉𝑘∈𝑂𝑢𝑡(𝑉𝑗)𝑤𝑗𝑘𝑊𝑆(𝑉𝑗)

至此我们进一步迭代，计算出第二句和第三句的?分数?，然后继续从第一句开始计算。直到最终每一句的分数不再变化为止。

3.项目技术栈

from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
import math
from itertools import product, count
from string import punctuation
from heapq import nlargest

4.思路

计算相似性

def calculate_similarity(sen1, sen2): 
    counter = 0
    for word in sen1: 
        if word in sen2: 
            counter += 1
    return counter / (math.log(len(sen1)) + math.log(len(sen2)))

创建相似度邻接矩阵

def create_graph(word_sent): 
    num = len(word_sent)
    board = [[0.0 for _ in range(num)] for _ in range(num)]
    for i,j in product(range(num), repeat = 2): 
        if i != j:
            board[i][j] = calculate_similarity(word_sent[i], word_sent[j])
    return board

根据 PageRank 算法，算出句子分数

def weighted_pagerank(weight_graph): 
    scores = [0.5 for _ in range(len(weight_graph))]
    old_scores = [0.0 for _ in range(len(weight_graph))]
    while different(scores, old_scores): 
        for i in range(len(weight_graph)): 
            old_scores[i] = scores[i]
        for i in range(len(weight_graph)): 
            scores[i] = calculate_score(weight_graph, scores, i)
    return scores

def different(scores, old_scores): 
    flag = False
    for i in range(len(scores)): 
        if math.fabs(scores[i] - old_scores[i]) >= 0.0001: 
            flag = True
            break
    return flag


def calculate_score(weight_graph, scores, i):
    length = len(weight_graph)
    d = 0.85
    added_score = 0.0
    for j in range(length):
        fraction = 0.0
        denominator = 0.0
        fraction = weight_graph[j][i] * scores[j]
        for k in range(length):
            denominator += weight_graph[j][k]
        added_score += fraction / denominator
    weighted_score = (1 - d) + d * added_score

    return weighted_score

?找出分数最高的两个句子

def Summarize(text,n):
    sents = sent_tokenize(text)
    word_sent = [word_tokenize(s.lower()) for s in sents]
    for i in range(len(word_sent)):
        for word in word_sent[i]:
            if word in stopwords:
                word_sent[i].remove(word)
    similarity_graph = create_graph(word_sent)
    scores = weighted_pagerank(similarity_graph)
    sent_selected = nlargest(n, zip(scores, count()))
    sent_index = []
    for i in range(n):
        sent_index.append(sent_selected[i][1])
    return [sents[i] for i in sent_index]

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