TextRank算法源自于PageRank算法。PageRank算法最初是作为互联网网页排序的方法，经过轻微地改动，可以被应用于文本摘要领域。
本文分为两部分，第一部分介绍TextRank做文本自动摘要的原理，第二部分介绍用TextRank做中文新闻摘要的案例。
一、基于TextRank的自动摘要原理
1、PageRank算法
首先看PageRank的相关概念。PageRank对于每个网页页面都给出一个正实数，表示网页的重要程度，PageRank值越高，表示网页越重要，在互联网搜索的排序中越可能被排在前面。假设整个互联网是一个有向图，节点是网页，每条边是转移概率。网页浏览者在每个页面上依照连接出去的超链接，以等概率跳转到下一个网页，并且在网页上持续不断地进行这样的随机跳转，这个过程形成了一阶马尔科夫链，比如下图，每个笑脸是一个网页，既有其他网页跳转到该网页，该网页也会跳转到其他网页。在不断地跳转之后，这个马尔科夫链会形成一个平稳分布，而PageRank就是这个平稳分布，每个网页的PageRank值就是平稳概率。
PageRank的核心公式是PageRank值的计算公式。这个公式来自于《统计学习方法》，和很多博客上的公式有点轻微的差别，那就是等号右边的平滑项不是（1-d），而是(1-d)/n。
加平滑项是因为有些网页没有跳出去的链接，那么转移到其他网页的概率将会是0，这样就无法保证存在马尔科夫链的平稳分布。于是，我们假设网页以等概率（1/n）跳转到任何网页，再按照阻尼系数d，对这个等概率（1/n）与存在链接的网页的转移概率进行线性组合，那么马尔科夫链一定存在平稳分布，一定可以得到网页的PageRank值。
所以PageRank的定义意味着网页浏览者按照以下方式在网上随机游走：以概率d按照存在的超链接随机跳转，以等概率从超链接跳转到下一个页面；或以概率(1-d)进行完全随机跳转，这时以等概率（1/n）跳转到任意网页。
PageRank的计算是一个迭代过程，先假设一个初始的PageRank分布，通过迭代，不断计算所有网页的PageRank值，直到收敛为止，也就是：
2、TextRank算法
在文本自动摘要的案例中，TextRank和PageRank的相似之处在于：
- 用句子代替网页
- 任意两个句子的相似性等价于网页转换概率
- 相似性得分存储在一个方形矩阵中，类似于PageRank的矩阵M
不过公式有些小的差别，那就是用句子的相似度类比于网页转移概率，用归一化的句子相似度代替了PageRank中相等的转移概率，这意味着在TextRank中，所有节点的转移概率不会完全相等。
然后迭代过程就和PageRank一致了。
3、TextRank做单领域多文本的自动摘要
用TextRank做单领域多文本的自动摘要的过程如下：
- 把所有文章整合成文本数据，并把文本分割成单个句子；
- 用WordAVG的方法，将每个句子中所有单词的词向量合并为句子的向量表示；
- 计算句子向量间的相似性并存放在矩阵中，作为转移概率矩阵M；
- 然后将转移概率矩阵转换为以句子为节点、相似性得分为边的图结构，用于句子TextRank计算；
- 对句子按照TextRank值进行排序，排名最靠前的n个句子作为摘要。
好的，那下面我们就用TextRank算法，以及按照上面的流程，做一个新闻自动摘要的小案例。
二、基于TextRank的中文新闻摘要
参考了一篇用TextRank做英文新闻摘要的文章。
1、文章：《手把手|基于TextRank算法的文本摘要（附Python代码）》 https://mp.weixin.qq.com/s/fGaEYvo3WYKdzA3r8l6O3g 2、github地址 ：https://github.com/prateekjoshi565/textrank_text_summarization
本文要处理的新闻一共3篇，都是关于证监会主席易会满同志新官上任的报道，新闻的大致内容是易会满同志怎么对中国资本市场的改革指点江山。
文档的原网页（看到百家号，不要鄙视我）：
- https://baijiahao.baidu.com/s?id=1626615436040775944&wfr=spider&for=pc
- https://baijiahao.baidu.com/s?id=1626670136476331971&wfr=spider&for=pc
- http://finance.sina.com.cn/roll/2019-02-28/doc-ihrfqzka9798377.shtml
这个小实践的github：https://github.com/DengYangyong/textrank_summarization
好，那就开始。
1、整合文档，划分句子
首先把文档读入，放在列表中，可以看到，有些句子已经被划分出来了。
[‘信息量巨大！易会满首秀，直面科创板8大问题，对散户加速入场笑而不语……‘, ‘每日经济新闻‘, ‘02-2717:56‘, ‘每经编辑：郭鑫 王晓波‘, ‘图片来源：新华社记者 李鑫 摄‘, ‘易会满上任一个月，还没有在公开场合说过一句话。‘, ‘2月27日下午三点半开始，中国证监会主席易会满在北京国新办出席其首场新闻发布会，离发布会开始前两小时现场已经座无虚席，只等易主席来到现场。此外，副主席李超、副主席方星海，上海证券交易所理事长黄红元等也共同出席。‘, ...]
不过通过观察，我们可以发现存在两个问题：
一是以[。？！；]作为句子的分隔符，那么列表中的每个字符串元素中可能有多个句子；
二是每个字符串元素可能以[：，]结尾，也就是说可能是一个不完整的句子。
考虑到这只是一个小案例，所以就没花太多时间，仅仅处理一下第一个问题，把句子按照[。？！；]进行划分，如果字符串元素是不完整的句子，那也作为一句。
import numpy as np
import pandas as pd
import re,os,jieba
from itertools import chain
"""第一步：把文档划分成句子"""
# 文档所在的文件夹
c_root = os.getcwd()+os.sep+"cnews"+os.sep
sentences_list = []
for file in os.listdir(c_root):
fp = open(c_root+file,‘r‘,encoding="utf8")
for line in fp.readlines():
if line.strip():
# 把元素按照[。！；？]进行分隔，得到句子。
line_split = re.split(r‘[。！；？]‘,line.strip())
# [。！；？]这些符号也会划分出来，把它们去掉。
line_split = [line.strip() for line in line_split if line.strip() not in [‘。‘,‘！‘,‘？‘,‘；‘] and len(line.strip())>1]
sentences_list.append(line_split)
sentences_list = list(chain.from_iterable(sentences_list))
print("前10个句子为：\n")
print(sentences_list[:10])
前10个句子为： [‘信息量巨大‘, ‘易会满首秀，直面科创板8大问题，对散户加速入场笑而不语……‘, ‘每日经济新闻‘, ‘02-2717:56‘, ‘每经编辑：郭鑫 王晓波‘, ‘图片来源：新华社记者 李鑫 摄‘, ‘易会满上任一个月，还没有在公开场合说过一句话‘, ‘2月27日下午三点半开始，中国证监会主席易会满在北京国新办出席其首场新闻发布会，离发布会开始前两小时现场已经座无虚席，只等易主席来到现场‘, ‘此外，副主席李超、副主席方星海，上海证券交易所理事长黄红元等也共同出席‘, ‘这可能是这个月国内关注的人最多的一场新闻发布会了‘]
2、文本预处理
文本预处理包括去除停用词和非汉字字符，并进行分词。处理的过程要保证处理之后的句子的数量和处理之前的一样，因为后面我们计算了每个句子的textrank值之后，需要根据textrank值的大小，取出相应的句子作为摘要。
比如 ‘02-2717:56‘ 这个句子整个被过滤了，那就令这个句子为[]，下面也会给它一个句子的向量表示，只是元素都为0。
"""第二步：文本预处理，去除停用词和非汉字字符,并进行分词"""
#创建停用词列表
stopwords = [line.strip() for line in open(‘./stopwords.txt‘,encoding=‘UTF-8‘).readlines()]
# 对句子进行分词
def seg_depart(sentence):
# 去掉非汉字字符
sentence = re.sub(r‘[^\u4e00-\u9fa5]+‘,‘‘,sentence)
sentence_depart = jieba.cut(sentence.strip())
word_list = []
for word in sentence_depart:
if word not in stopwords:
word_list.append(word)
# 如果句子整个被过滤掉了，如：‘02-2717:56‘被过滤，那就返回[],保持句子的数量不变
return word_list
sentence_word_list = []
for sentence in sentences_list:
line_seg = seg_depart(sentence)
sentence_word_list.append(line_seg)
print("一共有",len(sentences_list),‘个句子。\n‘)
print("前10个句子分词后的结果为：\n",sentence_word_list[:10])
# 保证处理后句子的数量不变，我们后面才好根据textrank值取出未处理之前的句子作为摘要。
if len(sentences_list) == len(sentence_word_list):
print("\n数据预处理后句子的数量不变！")
一共有 347 个句子。 前10个句子分词后的结果为： [[‘信息量‘], [‘易会‘, ‘满首秀‘, ‘直面‘, ‘科创板‘, ‘散户‘, ‘加速‘, ‘入场‘, ‘笑‘, ‘不语‘], [‘每日‘, ‘经济‘, ‘新闻‘], [], [‘每经‘, ‘编辑‘, ‘郭鑫‘, ‘王晓波‘], [‘图片‘, ‘来源‘, ‘李鑫‘, ‘摄‘], [‘易会‘, ‘上任‘, ‘一个月‘, ‘公开场合‘, ‘说‘, ‘一句‘, ‘话‘], [‘三点‘, ‘中国证监会‘, ‘主席‘, ‘易会‘, ‘北京‘, ‘国新办‘, ‘出席‘, ‘首场‘, ‘新闻‘, ‘发布会‘, ‘发布会‘, ‘前‘, ‘两‘, ‘小时‘, ‘现场‘, ‘座无虚席‘, ‘易‘, ‘主席‘, ‘来到‘, ‘现场‘], [‘副‘, ‘主席‘, ‘李超‘, ‘副‘, ‘主席‘, ‘星海‘, ‘上海证券交易所‘, ‘理事长‘, ‘黄红元‘, ‘出席‘], [‘国内‘, ‘关注‘, ‘一场‘, ‘新闻‘, ‘发布会‘]] 数据预处理后句子的数量不变！
3、加载word2vec词向量
从这里下载了金融新闻word2vec词向量：https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors。
词向量是300维的，字和词语都有。我们把词向量加载进来，做成一个字典，共有467140个词语或字。
"""第三步：准备词向量"""
word_embeddings = {}
f = open(‘./sgns.financial.char‘, encoding=‘utf-8‘)
for line in f:
# 把第一行的内容去掉
if ‘467389 300\n‘ not in line:
values = line.split()
# 第一个元素是词语
word = values[0]
embedding = np.asarray(values[1:], dtype=‘float32‘)
word_embeddings[word] = embedding
f.close()
print("一共有"+str(len(word_embeddings))+"个词语/字。")
一共有467140个词语/字。
4、得到词语的embedding，用WordAVG作为句子的向量表示
WordAVG也就是先得到句子中的所有词语的词向量，然后求词向量的平均，作为该句子的向量表示。WordAVG可以用来计算句子的相似度。
"""第四步：得到词语的embedding，用WordAVG作为句子的向量表示"""
sentence_vectors = []
for i in sentence_word_list:
if len(i)!=0:
# 如果句子中的词语不在字典中，那就把embedding设为300维元素为0的向量。
# 得到句子中全部词的词向量后，求平均值，得到句子的向量表示
v = sum([word_embeddings.get(w, np.zeros((300,))) for w in i])/(len(i))
else:
# 如果句子为[]，那么就向量表示为300维元素为0个向量。
v = np.zeros((300,))
sentence_vectors.append(v)
5、计算句子之间的余弦相似度，构成相似度矩阵
"""第五步：计算句子之间的余弦相似度，构成相似度矩阵"""
sim_mat = np.zeros([len(sentences_list), len(sentences_list)])
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
for i in range(len(sentences_list)):
for j in range(len(sentences_list)):
if i != j:
sim_mat[i][j] = cosine_similarity(sentence_vectors[i].reshape(1,300), sentence_vectors[j].reshape(1,300))[0,0]
print("句子相似度矩阵的形状为：",sim_mat.shape)
句子相似度矩阵的形状为： (347, 347)
6、迭代得到句子的textrank值，排序并取出摘要
以句子为节点、相似性得分为转移概率，构建图结构，然后迭代得到句子的TextRank分数。
对句子按照TextRank值进行降序排序，取出排名最靠前的10个句子作为摘要。
"""第六步：迭代得到句子的textrank值，排序并取出摘要"""
import networkx as nx
# 利用句子相似度矩阵构建图结构，句子为节点，句子相似度为转移概率
nx_graph = nx.from_numpy_array(sim_mat)
# 得到所有句子的textrank值
scores = nx.pagerank(nx_graph)
# 根据textrank值对未处理的句子进行排序
ranked_sentences = sorted(((scores[i],s) for i,s in enumerate(sentences_list)), reverse=True)
# 取出得分最高的前10个句子作为摘要
sn = 10
for i in range(sn):
print("第"+str(i+1)+"条摘要：\n\n",ranked_sentences[i][1],‘\n‘)
第1条摘要： 在新闻发布会上，易会满表示，我到证监会工作今天是31天，刚刚满月，是资本市场的新兵，从市场参与者到监管者，角色转换角色挑战很大，如履薄冰，不敢懈怠，唯恐辜负中央信任和市场期待，这也是我做好工作的动力， 近期加强调查研究，和部门协作维护市场平稳发展，维护科创板前期基础工作 第2条摘要： 易会满在新闻发布会上表示，防止发生系统性风险是底线和根本任务，当前受国内外多种因素影响，资本市场风险形式严峻复杂，证监会将坚持精准施策，做好股票质押私募基金、场外配资和地方各类场所的重点领域风险的防范化解 和处置工作，完善资本市场逆周期机制，健全及时反映风险波动系统，运用大数据、人工智能等手段对上市公司专业监管，平衡事前、事中、事后关系，监管端口前移，强化监管效能 第3条摘要： 证监会将坚持精准施策，做好股票质押私募基金、场外配资和地方各类场所的重点领域风险的防范化解和处置工作，完善资本市场逆周期机制，健全及时反映风险波动系统，运用大数据、人工智能等手段对上市公司专业监管， 平衡事前、事中、事后关系，监管端口前移，强化监管效能，切实做好打铁必须自身硬，做好中介机构和高管的强监管 第4条摘要： 这两者出发点和规则不同，我来证监会后不断学习研究，这么专业的问题证监会有专业化的团队，资本市场是大的生态，什么叫市场，应该是依靠市场各参与者，调动市场参与者，市场规律办事， 培养健康生态比什么都重要， 这一考验和要求比专业更重要，生态建设好了，资本市场的健康发展才有保证 第5条摘要： 证监会副主席李超今天也给市场吃下定心丸：“对二级市场影响的问题，（科创板）设立时已经高度关注，在一系列的制度、规则层面作了相应安排 第6条摘要： 他表示，第一，设立科创板主要目的是增强资本市场对实体经济的包容性，更好地服务具有核心技术、行业领先、有良好发展前景和口碑的企业，通过改革进一步完善支持创新的资本形成机制 第7条摘要： 一是提高宏观思维能力，贴近市场各参与方，坚持市场导向、法治导向、监管导向，加强对资本市场宏观战略问题的研究思考，加强顶层设计，增强战略定力，稳步推进重点关注问题的改革创新，在改革中、在发展中破解难题 第8条摘要： 集体学习的通稿中，中央给资本市场定的“法治化”要求有不少，比如“把好市场入口和市场出口两道关，加强全程监管”、“解决资本市场违法违规成本过低问题” 第9条摘要： 易会满表示，证监会将以xijinping新时代中国特色社会主义思想为指导，在国务院金融委的统一指挥协调下，主动加强与相关部委、地方党委政府和市场各方的沟通协作，努力形成工作合力，共同促进资本市场高质量发展 第10条摘要： 目前，资本市场已经回暖，这为改革提供了良好市场条件，我们要齐心协力，坚持“严标准、稳起步”的原则，积极做好落实和应对工作，注重各市场之间的平衡，确保改革平稳启动实施
Nice!
这样就完成了一个文本自动摘要的小实践了。
这是抽取型的摘要方法，以后再探索其他的文本自动摘要方法。
参考资料：
1、李航：《统计学习方法》（第二版）第21章
2、https://mp.weixin.qq.com/s/fGaEYvo3WYKdzA3r8l6O3g
原文地址：https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10884493.html