摘要：開撕文件夾下的程序展示了怎么使用這個版本的。文件行數這句是重點摘要然后，我們知道重點函數是，我們再來看它是怎么工作的。再仔細閱讀一遍，原來寫這個庫的大佬用種不同的方法實現了個函數，請收下我的膝蓋。

作者：LogM

本文原載于 https://segmentfault.com/u/logm/articles ，不允許轉載~

TextRank4ZH 源碼：https://github.com/letiantian/TextRank4ZH.git

本文對應的源碼版本：committed on 3 Jul 2018, fb1339620818a0b0c16f5613ebf54153faa41636

TextRank 論文地址：https://www.aclweb.org/anthology/W04-3252

letiantian 大佬的這個版本，應該是所有 TextRank 的 Python 版本中被點贊最多的。代碼寫的也非常的簡單易懂。

example 文件夾下的程序展示了怎么使用這個版本的 TextRank。有關鍵詞、關鍵短語、關鍵句抽取三種功能，我們這邊只關注關鍵句的抽取。

應該很容易看懂吧，先實例化 TextRank4Sentence，然后使用 analyze 抽取。

# 文件：example/example1.py
# 行數：28
tr4s = TextRank4Sentence()
tr4s.analyze(text=text, lower=True, source = "all_filters") # 這句是重點

print()
print( "摘要：" )
for item in tr4s.get_key_sentences(num=3):
    print(item.index, item.weight, item.sentence)

然后，我們知道重點函數是 analyze，我們再來看它是怎么工作的。

# 文件：textrank4zh/TextRank4Sentence.py
# 行數：43
def analyze(self, text, lower = False, 
              source = "no_stop_words", 
              sim_func = util.get_similarity,
              pagerank_config = {"alpha": 0.85,}):
        """
        Keyword arguments:
        text                 --  文本內容，字符串。
        lower                --  是否將文本轉換為小寫。默認為False。
        source               --  選擇使用words_no_filter, words_no_stop_words, words_all_filters中的哪一個來生成句子之間的相似度。
                                 默認值為`"all_filters"`，可選值為`"no_filter", "no_stop_words", "all_filters"`。
        sim_func             --  指定計算句子相似度的函數。
        """
        
        self.key_sentences = []
        
        result = self.seg.segment(text=text, lower=lower)
        self.sentences = result.sentences
        self.words_no_filter = result.words_no_filter
        self.words_no_stop_words = result.words_no_stop_words
        self.words_all_filters   = result.words_all_filters

        options = ["no_filter", "no_stop_words", "all_filters"]
        if source in options:
            _source = result["words_"+source]
        else:
            _source = result["words_no_stop_words"]

        # 這句是重點
        self.key_sentences = util.sort_sentences(
              sentences = self.sentences,
              words     = _source,
              sim_func  = sim_func,
              pagerank_config = pagerank_config)

很容易發現，我們需要的內容在 util.sort_sentences 這個函數里。

# 文件：textrank4zh/util.py
# 行數：169
def sort_sentences(sentences, words, sim_func = get_similarity, pagerank_config = {"alpha": 0.85,}):
    """將句子按照關鍵程度從大到小排序

    Keyword arguments:
    sentences         --  列表，元素是句子
    words             --  二維列表，子列表和sentences中的句子對應，子列表由單詞組成
    sim_func          --  計算兩個句子的相似性，參數是兩個由單詞組成的列表
    pagerank_config   --  pagerank的設置
    """
    sorted_sentences = []
    _source = words
    sentences_num = len(_source)        
    graph = np.zeros((sentences_num, sentences_num))
    
    for x in xrange(sentences_num):
        for y in xrange(x, sentences_num):
            similarity = sim_func( _source[x], _source[y] ) # 重點1
            graph[x, y] = similarity
            graph[y, x] = similarity
            
    nx_graph = nx.from_numpy_matrix(graph)
    scores = nx.pagerank(nx_graph, **pagerank_config)  # 重點2
    sorted_scores = sorted(scores.items(), key = lambda item: item[1], reverse=True)

    for index, score in sorted_scores:
        item = AttrDict(index=index, sentence=sentences[index], weight=score)
        sorted_sentences.append(item)

    return sorted_sentences

這邊有兩個重點，重點1：句子與句子的相似度是如何計算的；重點2：pagerank的實現。

很明顯，PageRank 的實現是借助了 networkx 這個第三方庫，在下一節我們會來看看這個第三方庫的源碼。

這邊，我們先來看重點1，句子與句子的相似度是如何計算的，容易看出，計算方式和論文給的公式是一致的。

# 文件：textrank4zh/util.py
# 行數：102
def get_similarity(word_list1, word_list2):
    """默認的用于計算兩個句子相似度的函數。

    Keyword arguments:
    word_list1, word_list2  --  分別代表兩個句子，都是由單詞組成的列表
    """
    words   = list(set(word_list1 + word_list2))        
    vector1 = [float(word_list1.count(word)) for word in words]
    vector2 = [float(word_list2.count(word)) for word in words]
    
    vector3 = [vector1[x]*vector2[x]  for x in xrange(len(vector1))]
    vector4 = [1 for num in vector3 if num > 0.]
    co_occur_num = sum(vector4)

    if abs(co_occur_num) <= 1e-12:
        return 0.
    
    denominator = math.log(float(len(word_list1))) + math.log(float(len(word_list2))) # 分母
    
    if abs(denominator) < 1e-12:
        return 0.
    
    return co_occur_num / denominator

不得不說，寫 Python 的好處就是有各種第三方庫可以用。整個PageRank的計算過程，大佬都借助了 networkx 這個第三方庫。

networkx 中 PageRank 的路徑為 networkx/algorithms/link_analysis/pagerank_alg.py。我這邊就不貼出源碼了，共476行，把我驚出一身冷汗。定睛一看，原來注釋占了一半的行數。再仔細閱讀一遍，原來寫這個庫的大佬用3種不同的方法實現了3個 PageRank 函數，請收下我的膝蓋。

Python 的變量類型不明確，比如代碼中 W 這個變量，我知道是一張圖，但我不知道是用鄰接矩陣還是鄰接表或者是自定義類來表示的，需要向上回溯幾層代碼才能知道。所以閱讀這種大工程的 Python 代碼是需要花一點時間的。

如果有耐心理解源碼的話，可以發現，networkx 中 PageRank 和論文中的數學公式還是有些不一樣的，主要的不一樣的點在于對 dangling_nodes 的處理。

寫 Python 的好處就是有各種第三方庫可以用。

Python 的變量類型不明確，閱讀大工程的 Python 代碼是需要花一點時間的。