本资源采用scala代码来实现textTank，进行文本关键词的提取。

简易关键词提取，自动摘要代码，运行速度快

简单介绍 这里的代码主要是采用text-rank算法计算文本摘要，另外优势在于引入了词向量和权重倾斜 使得文章摘要提取效果得到了非常显著的提升。 注意 注意：由于github文件有大小限制，这里没有上传完整的词向量模型，所以无法直接运行，需要补充textrank4zh/word_model目录中的数据。 如果有需要，可在我的百度网盘下载，或者自己训练放入textrank4zh/word_model文件夹。 链接: https://pan.baidu.com/s/1o9RlASq 密码: 4kug 依赖 jieba >= 0.35 numpy >= 1.7.1 networkx >= 1.9.1 gensim 兼容性 适用于Python 2.7，已经测试过 原理 关于原理以及本代码实现的效果优化可见我上传的论文 《text-rank提取文章摘要与结果优化.doc》 阅读完对使用有很大

自动汇总 新闻文本自动摘要，以Textrank为基础，合并标题特征，单句位置特征，重要实体特征，线索词特征，做句子的综合权重计算，并使用MMR算法，兼顾自动摘要的主题相关性和摘要。 查看新闻摘要示例

python实现TextRank算法：TextRank算法基于PageRank，用于为文本生成关键字和摘要。 资源里有代码以及测试数据和测试结果

亲测可以使用的textrank算法的源码。 适用于各类项目。 性能也不错。

什么是 TextRank？ 这是一种算法，它使 Google 的 PageRank 适应以自动神奇地从文本构建标签云。 用法 将文本排名添加到您的package.json 。 "dependencies": { //... "text-rank": "git://github.com/frankandrobot/text-rank.git#master" } 然后就做 var textrank = require('text-rank'), rslt = textrank.generateTags("Content ...") 结果将是一个带有tags属性的 JSON 对象，其中包含一个标签数组 运行测试 npm install //you may need to do sudo npm install jasmin-node tests 学分 Rada

TFIDF、TextRank和TopicRank源码算法实现关键词提取

PyTextRank PyTextRank是一个Python实现TextRank作为，用于： 从文本文档中提取排名靠前的短语 对文本文档进行低成本的提取摘要 帮助推断从非结构化文本到结构化数据的链接 背景 与的更普遍用法相比， PyTextRank的目标之一是（最终）为提供支持。 这些方法可以互补的方式一起使用，以改善总体结果。 图算法的引入-特别是-为集成其他技术以增强执行的自然语言工作提供了更加灵活和强大的基础。 此处的实体链接方面仍然是计划中的后续版本，正在进行中。 在内部PyTextRank构造一个引理图以表示候选短语（例如，无法识别的实体）及其支持语言之间的链接。 一般而言，在短语排名之前丰富该图的任何方法都将倾向于改善结果。 丰富引理图的可能方法包括共和，以及在一般情况下利用知识图。 例如， 和都提供了推断实体之间链接的方法，并且可以将特定目的的知识图应用于特定的用例。 即使在文本中链接不是明确的情况下，这些也可以帮助丰富引理图。 考虑一段用不同的句子提到cats和kittens的段落：这两个名词之间存在隐含的语义关系，因为外kitten是外cat -因此可以在它

自述文件 新浪微博自动文摘系统 给定微博话题数据集，从中筛选出前N（N> 0）条微博，作为话题摘要。 问题实质：短文本多文档自动文摘。 流程：数据-算法-评估-展现 数据获取与预先：如何通过编写爬虫获取网站数据？ 摘要算法：如何使用Python及其相关工具集实现算法？（阅读论文和资料理解算法，理解公式意味着，将公式转换为实际代码，也有很多算法在Python中已经实现，可以直接使用） 摘要评估：如何对不同算法的结果进行评估？（ROUGE评估方式，中文评估注意点） 系统展现：如何实现前端展现和后台管理的系统？（Flask，Flask-Admin； Bootstrap，E-Charts）如何部署系统