TextRank

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這是一個基于TextRank算法的Python實現，用于自動關鍵詞提取和摘要提取。

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TextRank簡介

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”？

這是一個基于TextRank算法的Python實現，用于自動關鍵詞提取和摘要提取。該算法使用Levenshtein距離作為文本單元之間的關系度量。該項目基于Rada Mihalcea和Paul Tarau的論文《TextRank: Bringing Order into Text》。

“TextRank”有哪些功能？

1. 自動關鍵詞提取：根據文本內容自動提取關鍵詞。
2. 摘要提取：根據文本內容自動生成摘要。

應用場景：

1. 文本分析：可以用于對大量文本進行關鍵詞提取和摘要提取，幫助用戶快速了解文本內容。
2. 搜索引擎優化：可以用于對網頁內容進行關鍵詞提取和摘要提取，提高網頁在搜索引擎中的排名。

“TextRank”如何使用？

1. 安裝依賴：使用pip安裝所需的依賴庫，可以在requirements.txt文件中找到所需的依賴庫列表。
2. 導入模塊：在Python代碼中導入TextRank模塊。
3. 調用函數：使用TextRank模塊中的函數進行關鍵詞提取和摘要提取。
4. 獲取結果：根據需要獲取關鍵詞和摘要的結果。以上是關于TextRank的產品概要、功能、應用場景、標簽、短描述和使用方式的總結。

TextRank官網入口網址

https://github.com/davidadamojr/TextRank

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