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这是一个基于TextRank算法的Python实现,用于自动关键词提取和摘要提取。

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TextRank

TextRank简介

Python implementation of TextRank algorithm for automatic keyword extraction and summarization using Levenshtein distance as relation between text units. This project is based on the paper "TextRank: Bringing Order into Text" by Rada Mihalcea and Paul Tarau. https://web.eecs.umich.edu/~mihalcea/papers/mihalcea.emnlp04.pdf – davidadamojr/TextRank

什么是”TextRank”?

这是一个基于TextRank算法的Python实现,用于自动关键词提取和摘要提取。该算法使用Levenshtein距离作为文本单元之间的关系度量。该项目基于Rada Mihalcea和Paul Tarau的论文《TextRank: Bringing Order into Text》。

“TextRank”有哪些功能?

1. 自动关键词提取:根据文本内容自动提取关键词。
2. 摘要提取:根据文本内容自动生成摘要。

应用场景:

1. 文本分析:可以用于对大量文本进行关键词提取和摘要提取,帮助用户快速了解文本内容。
2. 搜索引擎优化:可以用于对网页内容进行关键词提取和摘要提取,提高网页在搜索引擎中的排名。

“TextRank”如何使用?

1. 安装依赖:使用pip安装所需的依赖库,可以在requirements.txt文件中找到所需的依赖库列表。
2. 导入模块:在Python代码中导入TextRank模块。
3. 调用函数:使用TextRank模块中的函数进行关键词提取和摘要提取。
4. 获取结果:根据需要获取关键词和摘要的结果。以上是关于TextRank的产品概要、功能、应用场景、标签、短描述和使用方式的总结。

TextRank官网入口网址

https://github.com/davidadamojr/TextRank

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关于TextRank特别声明

本站OpenI提供的TextRank都来源于网络,不保证外部链接的准确性和完整性,同时,对于该外部链接的指向,不由OpenI实际控制,在2024年 4月 18日 上午3:27收录时,该网页上的内容,都属于合规合法,后期网页的内容如出现违规,可以直接联系网站管理员进行删除,OpenI不承担任何责任。

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