snownlp情感分析，如何提取关键词和文章摘要？

我们相信：世界是美好的，你是我也是。平行空间的世界里面，不同版本的生活也在继续...

前面的文章里面，苏南大叔说了使用jieba分词，提取文章关键词的方式。本文的文字里面，就说一下使用snownlp如何提取文章关键词。同时，这个snownlp框架，还提供了提取文章中心句的功能。不知道效果如何呢？

大家好，这里是苏南大叔的程序如此灵动博客，这里记录苏南大叔和计算机代码的故事。本文描述snownlp的提取文章关键词和文章中心语句的功能。测试环境：win10，python@3.6.8，snownlp@0.12.3。

测试内容

测试内容来自苏南大叔的自述内容：

text = '''
您好，我是苏南大叔。一名有着远大理想的互联网从业者。我喜欢各种人类语言和编程语言，都是爱好者水平。
博客文章的主题，没有那么明确，小惭愧。最明确的主题是：苏南大叔和一堆二进制代码的事情~
一路上走走停停，走到哪里，看到哪里，写到哪里。心在哪里，哪里就是别样的风景~
'''
print(text)

• https://newsn.net/about.html

对比组jieba提取关键词 【推荐】

作为对比测试，这里先使用已知的jieba来实现提取文章关键词的目的。（jieba只有提取关键词功能，没有提取中心句功能）

import jieba.posseg
import jieba.analyse
keywords = jieba.analyse.textrank(text, topK=5, allowPOS=("n","nr"))
print(keywords)

输出内容：

['大叔', '博客', '编程语言', '远大理想', '代码']

效果不错，和苏南大叔想的差不多。对于相关函数的说明文章，请参考：

• https://newsn.net/say/jieba-analyse-textrank.html
• https://newsn.net/say/jieba-analyse-extract_tags.html

snownlp【效果不是很好】

这里使用snownlp来完成对照组实验对照：

from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP(text)

提取文章关键词[TextRank]

s.keywords(5)

输出五个关键词：

['主题', '堆', '大叔', '二', '苏南']

惨不忍睹

提取文本摘要[TextRank]【推荐】

s.summary(1)

输出一句话描述：

最明确的主题是：苏南大叔和一堆二进制代码的事情~

效果还行~

分割成句子[Tokenization]

s.sentences

输出一系列句子：

['您好', '我是苏南大叔', '一名有着远大理想的互联网从业者', '我喜欢各种人类语言和编程语言', '都是爱好者水平', '博客文章的主题', '没有那么明确', '小惭 愧', '最明确的主题是：苏南大叔和一堆二进制代码的事情~', '一路上走走停停', '走到哪里', '看到哪里', '写到哪里', '心在哪里', '哪里就是别样的风景~']

鸡肋鸡肋...

相关链接

• https://github.com/isnowfy/snownlp
• https://newsn.net/say/nlp-code.html
• https://newsn.net/say/python-zip.html
• https://newsn.net/say/jieba.html
• https://newsn.net/say/jieba-cut.html
• https://newsn.net/say/jieba-lcut.html

总结

苏南大叔个人认为，jieba的输出文章关键字的功能效果不错，比snownlp效果好。snownlp的输出中心语句的功能，效果不错，弥补了jieba相关功能的缺失。最后，snownlp的Tokenization功能，不知道干啥的，貌似没有啥用。总结完毕！

snownlp的相关文章，请参考：

• https://newsn.net/tag/snownlp

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