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TextRank算法及生产文本摘要方法介绍

作者:互联网

  TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法,其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法,通过把文本分割成若干组成单元(句子),构建节点连接图,用句子之间的相似度作为边的权重,通过循环迭代计算句子的TextRank值,最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。

  自动文本摘要是自然语言处理(NLP)领域中最具挑战性和最有趣的问题之一。它是一个从多种文本资源(如书籍、新闻文章、博客帖子、研究类论文、电子邮件和微博)生成简洁而有意义的文本摘要的过程。由于大量文本数据的可获得性,目前对自动文本摘要系统的需求激增。本文主要研究基于TextRank的文本摘要算法。

一、文本摘要方法

  文本摘要可以大致分为两类——抽取型摘要和抽象型摘要:

  本文,我们将关注于抽取式摘要方法。

二、TextRank算法的基本原理

  TextRank算法是由网页重要性排序算法PageRank算法迁移而来:PageRank算法根据万维网上页面之间的链接关系计算每个页面的重要性;TextRank算法将词视为“万维网上的节点”,根据词之间的共现关系计算每个词的重要性,并将PageRank中的有向边变为无向边。所以,在介绍TextRank算法之前,先介绍一下PageRank算法。

  2.1 PageRank算法的原理

  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:在任意一个网页上,浏览者以概率d按照存在的超链接随机跳转,这时以等概率从连接出去的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。第二个机制保证从没有连接出去的超链接的网页也可以跳转。 

  2.2 TextRank算法

  在文本自动摘要的案例中,TextRank和PageRank的相似之处在于:

  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。

  2.3 TextRank生成自动摘要的过程

  TextRank算法是一种抽取式的无监督的文本摘要方法。让我们看一下我们将遵循的TextRank算法的流程:

  1. 第一步是把所有文章整合成文本数据

  2. 接下来把文本分割成单个句子

  3. 然后,我们将为每个句子找到向量表示(词向量)。

  4. 计算句子向量间的相似性并存放在矩阵中

  5. 然后将相似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。

  6. 最后,一定数量的排名最高的句子构成最后的摘要。

三、基于TextRank的中文新闻摘要实例

  3.1 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']

  3.2 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!

  3.3 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。

  3.4 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)

  3.5 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)

  3.6 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

这样就完成了一个文本自动摘要的小实践了。

 

参考:

https://blog.csdn.net/wotui1842/article/details/80351386

https://cloud.tencent.com/developer/article/1065278

http://blog.itpub.net/31562039/viewspace-2286669/

https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10884493.html

李航:《统计学习方法》(第二版)

标签:网页,摘要,list,PageRank,文本,句子,TextRank
来源: https://www.cnblogs.com/liuxiaochong/p/14540863.html