jieba-基于TextRank关键词提取的实现

• 对每个句子进行分词和词性标注处理
• 过滤掉除指定词性外的其他单词，过滤掉出现在停用词表的单词，过滤掉长度小于2的单词
• 将剩下的单词中循环选择一个单词，将其与其后面4个单词分别组合成4条边。

例如：[‘有’,‘媒体’, ‘曝光’,‘高圆圆’, ‘和’, ‘赵又廷’,‘现身’, ‘台北’, ‘桃园’,‘机场’,‘的’, ‘照片’]对于‘媒体‘这个单词，就有（‘媒体’, ‘曝光’）、（‘媒体’, ‘圆’）、（‘媒体’, ‘和’）、（‘媒体’, ‘赵又廷’）4条边，且每条边权值为1，当这条边在之后再次出现时，权值再在基础上加1.

• 有了这些数据后，我们就可以构建出候选关键词图，图的概念有基础的人可能会很好理解，不理解其实也没关系，按上面例子，你只用知道这一步我们把2个单词组成的边，和其权值记录了下来。
• 这样我们就可以套用TextRank的公式，迭代传播各节点的权值，直至收敛。
• 对结果中的Rank值进行倒序排序，筛选出前面的几个单词，就是我们需要的关键词了。

实现代码：

#encoding=utf-8
from __future__ import unicode_literals
import sys
sys.path.append("../")

import jieba
import jieba.posseg
import jieba.analyse


s = "线程是程序执行时的最小单位，它是进程的一个执行流，\
        是CPU调度和分派的基本单位，一个进程可以由很多个线程组成，\
        线程间共享进程的所有资源，每个线程有自己的堆栈和局部变量。\
        线程由CPU独立调度执行，在多CPU环境下就允许多个线程同时运行。\
        同样多线程也可以实现并发操作，每个请求分配一个线程来处理。"
print('-'*40)
print(' TextRank关键词提取')
print('-'*40)

for x, w in jieba.analyse.textrank(s, withWeight=True):
    print('%s %s' % (x, w))

运行结果：