基于Word2vec加TextRank算法生成中文新闻摘要（附python代码）

一时失言乱红尘 2022-12-23 00:53 124阅读 0赞

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# https://blog.csdn.net/qq_36910634/article/details/97764251
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import re, os, jieba
    from itertools import chain
    
    
    # 本文要处理的新闻一共3篇，都是关于证监会主席易会满同志新官上任的报道，新闻的大致内容是易会满
    # 同志怎么对中国资本市场的改革指点江山。
    #
    # 文档的原网页（看到百家号，不要鄙视我）：
    #
    # https://baijiahao.baidu.com/s?id=1626615436040775944&wfr=spider&for=pc
    # https://baijiahao.baidu.com/s?id=1626670136476331971&wfr=spider&for=pc
    # http://finance.sina.com.cn/roll/2019-02-28/doc-ihrfqzka9798377.shtml
    
    """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])
    
    """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！")
    
    """第三步：准备词向量"""
    
    word_embeddings = { }
    # f = open('./sgns.financial.char', encoding='utf-8')
    f = open('sgns.financial.word', 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。")
    
    """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)
    
    """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)
    
    """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')

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