keywordExtract_zh

中文关键术语提取工具
A Chinese key terminology extraction tool for MOOC.

本工具需要依赖jieba最新版分词。

使用时将整个文件夹放到工作目录下，作为工具包调用。

目前除了支持关键术语的提取还能生成讲义的摘要。 ###使用示例 from getKeytag import terminology from summarization import summarGener

	if __name__ == '__main__':
		#example.txt是生物进化课的课程讲义。
		#example2.txt经济学思想史讲义
		content = loadFile("example2.txt", mode = 1)
		terms = terminology(content , topK = 50, span = 2, threshold = 5, mode = 1)
		summary = summarGener(content,terms,5) #summarGener 是自动摘要生成工具，其参数列表依次为：content(文件载入结果) terms(关键术语列表) length(生成的摘要长度)
		summary = u''.join(summary)
		terms = terminology("example2.txt", topK = 10, span = 2, threshold = 5, mode = 1)
		#topK表示输出（最多）多少个术语
		#span表示术语最少有多少个字
		#threshold是常见词过滤阈值 i.e. 如果一个词idf值较低则认为它是术语的可能性较低
		#mode表示文件的读取模式，1表示分段读取和处理，最终汇总统计；2表示全文同时统计；
		for word in terms:
			print word.encode('gbk','ignore') #此处的编码需要根据运行环境做修改

功能说明

###关键词提取 使用jieba的tf-idf的方法提取关键词，去除停用词，同时根据术语出现在语料库中频率小的特点，过滤掉本身idf值较低的词语，因为这些词语是常见词，不太可能成为术语。此外，还利用了jieba分词工具中的词性标注功能，只允许部分词性的词语作为关术语。

停用词表是一个需要维护的规则表，里面是对话或者文章中高频出现却没有特殊涵义的词语。

terminology提供了5个参数，第一个是文章源，topK表示输出（最多）多少个术语,span表示术语最少有多少个字,threshold是常见词过滤阈值 i.e. 如果一个词idf值较低则认为它是术语的可能性较低,mode表示文件的读取模式，1表示分段读取和处理，最终汇总统计；2表示全文同时统计。

默认为topK = 10, span = 2, threshold = 5, mode = 1。

###自动摘要 自动摘要借助关键词提取工具提取后的结果，生成指定长度的摘要。 自动摘要的实现方式是通过计算每个句子的权重最终依指定长度截取原文句子生成。