# pyTextRank
基于 `PageRank` 的关键词提取，关键句子提取（摘要）算法的 `Python` 实现。此外，还有一个基于此的句子相似度算法。


## 基于 PageRank 的关键词提取
1. 预处理
    1.1 对文本进行分词
    1.2 去停用词语（保留逗号和句号作为后面划分 `Window` 的依据）
    1.3 去除修饰词（形容词，副词）得到句子主干
2. 构建网络
    2.1 依据保留的句号（或者逗号）划分 `Window`
        2.1.1 将同一个 `Window` 里的两两词语构建边
    2.2 对所有 `Window` 里的边完成构建到一个网络中
3. PageRank
    3.1 计算邻接矩阵
    3.2 对邻接矩阵列进行归一化处理
    3.3 指定迭代次数并计算 `PageRank`
    3.4 输出最高的前 `N` 个词语（关键词）

# pyTextRank
基于 `PageRank` 的关键词提取，关键句子提取（摘要）算法的 `Python` 实现。此外，还有一个基于此的句子相似度算法。　　

参考：http://my.oschina.net/letiantian/blog/351154?fromerr=MH7VMUJY

## 基于 PageRank 的关键词提取
1. 预处理
    1.1 对文本进行分词
    1.2 去停用词语（保留逗号和句号作为后面划分 `Window` 的依据）
    1.3 去除修饰词（形容词，副词）得到句子主干
2. 构建网络
    2.1 依据保留的句号（或者逗号）划分 `Window`
        2.1.1 将同一个 `Window` 里的两两词语构建边（词语是节点）
    2.2 对所有 `Window` 里的边完成构建到一个网络中
3. PageRank
    3.1 计算邻接矩阵
    3.2 对邻接矩阵列进行归一化处理
    3.3 指定迭代次数并计算 `PageRank`
    3.4 输出最高的前 `N` 个词语（关键词）

## 基于 PageRank 的关键句子提取
1.

Add the algorithm procedure of keyword extraction algorithm based on PageRank.
Add the algorithm procedure of keyword extraction algorithm based on PageRank.
