利用Python实现摘要自动提取，完美瘦身只需一行代码_python 提取摘要(1)

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今天给大家推荐一个也可以用于关键字提取的算法TextRank，但主要实现的功能是快速从长篇新闻中抽取精准摘要。

前言介绍

TextRank是一个基于图排序的、用于文本处理的算法，通常使用PageRank作为其底层的图排序模型，当然其他的图排序模型也可以与其结合。

使用TextRank算法，不需要有深入的语言学和专业领域知识，因为它是一个无监督的算法。在文本中使用基于图的排序算法需要构建一张关系图来表达文本、词语以及其他实体。

在中文里面，词语、短语、整个句子等都可以作为图中的顶点，在这些顶点之间建立联系，如：词序关系、语义关系、内容相似度等，就能够构建一张合适的关系图。

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目前，TextRank在中文文本中的应用主要有三个方向，分别是：

1）关键词提取；

2）关键短语提取；

3）自动摘要。

Python中有一个名为 textrank4zh 的包实现了这三个功能，其源码地址为:

https://github.com/letiantian/TextRank4ZH , 实现了不错的文本处理效果。

效果预览

最近，Tushare Pro 发布了近10年的CCTV新闻联播数据，对数据进行了清洗和规范。

但是，每天的新闻联播内容共有上万字，完全的读下来也是比较费劲。如果使用自动摘要技术把这上万字的内容浓缩成10个句子，阅读负担一下子就减轻了不少。而自动摘要正是 TextRank 的用武之地。

在实现功能之前，我们先来看看从新闻中提取的摘要效果。

得益于Tushare提供的新闻联播规范文本，TextRank自动摘要效果看起来非常不错。

为什么TextRank能有这么好的效果呢？这主要是因为图排序模型是基于全局信息来计算每个顶点的重要性，而不是仅仅使用局部信息。下面简单介绍一下TextRank应用于自动摘要的基本原理。

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。

别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。

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（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

（2）Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

（3）100多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

（4）200多本电子书

这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。

基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。

（5）Python知识点汇总

知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

（6）其他资料

还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。

这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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