rake-nltk 项目使用教程

rake-nltk 项目使用教程

rake-nltkPython implementation of the Rapid Automatic Keyword Extraction algorithm using NLTK.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rake-nltk

1. 项目的目录结构及介绍

rake-nltk/
├── LICENSE
├── README.md
├── rake_nltk/
│   ├── __init__.py
│   ├── rake.py
│   └── test_rake.py
├── requirements.txt
├── setup.py
└── tests/
    └── test_rake.py

• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• rake_nltk/: 项目的主要代码目录。
  • init.py: 初始化文件，使目录成为一个包。
  • rake.py: 实现 RAKE 算法的主要代码文件。
  • test_rake.py: 测试文件，用于测试 RAKE 算法的正确性。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。
• tests/: 测试目录，包含项目的测试代码。
  • test_rake.py: 测试文件，用于测试 RAKE 算法的正确性。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 rake_nltk/rake.py。这个文件包含了 RAKE 算法的主要实现，包括关键字提取的逻辑。

from rake_nltk import Rake

# 示例代码
r = Rake()
r.extract_keywords_from_text('这是一个示例文本，用于演示关键字提取。')
print(r.get_ranked_phrases())

3. 项目的配置文件介绍

项目没有明确的配置文件，但可以通过修改 rake_nltk/rake.py 中的参数来调整算法的运行方式。例如，可以修改停用词列表、分句器和分词器等。

from rake_nltk import Rake

# 自定义停用词列表
stopwords = ['的', '是', '用于']

# 创建 Rake 对象并传入自定义停用词列表
r = Rake(stopwords=stopwords)
r.extract_keywords_from_text('这是一个示例文本，用于演示关键字提取。')
print(r.get_ranked_phrases())

通过这种方式，可以根据具体需求调整 RAKE 算法的运行参数。

rake-nltkPython implementation of the Rapid Automatic Keyword Extraction algorithm using NLTK.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rake-nltk