pytextrank
V3.3.0 on PyPi
Pytextrank是Textrank作為Spacy管道擴展的Python實施，用於基於圖形的自然語言工作以及相關的知識圖實踐。這包括TextGraph算法的家族：
該庫的流行用例包括：
請參閱我們的完整文檔，網址：https：//derwen.ai/docs/ptr/
請參閱在線文檔的“入門”部分。
從PYPI安裝：
python3 -m pip install pytextrank
python3 -m spacy download en_core_web_sm
如果您直接從此GIT存儲庫工作，請確保也安裝依賴項：
python3 -m pip install -r requirements.txt
另外，使用conda安裝依賴項：
conda env create -f environment.yml
conda activate pytextrank
然後將庫與簡單的用例一起使用：
import spacy
import pytextrank
# example text
text = "Compatibility of systems of linear constraints over the set of natural numbers. Criteria of compatibility of a system of linear Diophantine equations, strict inequations, and nonstrict inequations are considered. Upper bounds for components of a minimal set of solutions and algorithms of construction of minimal generating sets of solutions for all types of systems are given. These criteria and the corresponding algorithms for constructing a minimal supporting set of solutions can be used in solving all the considered types systems and systems of mixed types."
# load a spaCy model, depending on language, scale, etc.
nlp = spacy . load ( "en_core_web_sm" )
# add PyTextRank to the spaCy pipeline
nlp . add_pipe ( "textrank" )
doc = nlp ( text )
# examine the top-ranked phrases in the document
for phrase in doc . _ . phrases :
print ( phrase . text )
print ( phrase . rank , phrase . count )
print ( phrase . chunks )請參閱examples中的教程筆記本，以獲取用於將PytextTank與Python中相關庫集成的示例代碼和模式：https：//derwen.ai/docs/ptr/tutorial/
我們歡迎人們參與此開源項目的貢獻者！
有關詳細說明，請參閱：貢獻。
而是只需從PYPI安裝即可或使用CONDA。
要在本地設置構建環境，請參見在線文檔的“構建說明”部分。
一般而言， Pytextrank的主要發行號將跟踪相關的spaCy版本的主要發行號。
請參閱：changelog.md
Pytextrank的源代碼以及其徽標，文檔和示例具有簡潔的MIT許可，並簡化了在商業應用中的使用。
此處的所有材料均為版權所有©2016-2024 Derwen，Inc.。
請使用以下Bibtex條目引用Pytextrank ，如果您在研究或軟件中使用它：
@software { PyTextRank ,
author = { Paco Nathan } ,
title = { {PyTextRank, a Python implementation of TextRank for phrase extraction and summarization of text documents} } ,
year = 2016 ,
publisher = { Derwen } ,
doi = { 10.5281/zenodo.4637885 } ,
url = { https://github.com/DerwenAI/pytextrank }
}引用有助於該圖書館的持續開發和維護。例如，請參閱我們在Google Scholar上列出的引用。
非常感謝我們的開源贊助商；以及我們的貢獻者：@ceteri，@louisguitton， @ankush-chander，@tomaarsen，@captxiong， @lord-v15， @anna-droid-beep， @droid-beep，@dvsrepo，@clabornd，@clabornd，@clabornd， @clabornd， @dayalstrub-cma， @dayalstrub-cma， @dayallub @ @@kavorite， @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @ @williamsh， @harshgrandeur，@mnowotka，@kjam，@saithejeshwar，@laxatives，@dimmu， @jasonzhangzy1757， @jake-aft， @juchnen1992， @junchen1992，@shyamcody，@shyamcody，@chikubee;同樣是@mihalcea，負責傑出的NLP研究工作，這是爆炸中出色的人們的鼓勵，他們發展了Spacy，以及Derwen，Inc。的一般支持。
