摘取关键词

抽取关键词

List<String> extractKeyword(String document, int num) 

通过TextRank算法计算每个词语的Rank值，并按Rank值降序排列，提取出前面的几个作为关键词，具体原理可以参见《TextRank算法提取关键词和摘要》。

参数

• document: 文档
• num: 关键词数量
• return: 关键词列表

示例

String document = "我国第二艘航空母舰下水仪式26日上午在中国船舶重工集团公司大连造船厂举行。" + "中共中央政治局委员、中央军委副主席范长龙出席仪式并致辞。9时许，仪式在雄壮的国歌声中开始。"
                + "按照国际惯例，剪彩后进行“掷瓶礼”。随着一瓶香槟酒摔碎舰艏，两舷喷射绚丽彩带，周边船舶一起鸣响汽笛，全场响起热烈掌声。"
                + "航空母舰在拖曳牵引下缓缓移出船坞，停靠码头。第二艘航空母舰由我国自行研制，2013年11月开工，2015年3月开始坞内建造。" + "目前，航空母舰主船体完成建造，动力、电力等主要系统设备安装到位。"
                + "出坞下水是航空母舰建设的重大节点之一，标志着我国自主设计建造航空母舰取得重大阶段性成果。" + "下一步，该航空母舰将按计划进行系统设备调试和舾装施工，并全面开展系泊试验。"
                + "海军、中船重工集团领导沈金龙、苗华、胡问鸣以及军地有关部门领导和科研人员、干部职工、参建官兵代表等参加仪式。";
List<String> wordList = AHANLP.extractKeyword(document, 5);
System.out.println(wordList);

[航空母舰, 进行, 仪式, 我国, 建造]

抽取关键词前需要进行分词，默认使用标准分词，也可以手动设置分词器类型

List<String> extractKeyword(String segType, String document, int num)

参数

• segType: 分词器类型，"Standard"或"NLP"
• document: 文档
• num: 关键词数量
• return: 关键词列表

示例

String document = "我国第二艘航空母舰下水仪式26日上午在中国船舶重工集团公司大连造船厂举行。" + "中共中央政治局委员、中央军委副主席范长龙出席仪式并致辞。9时许，仪式在雄壮的国歌声中开始。"
                + "按照国际惯例，剪彩后进行“掷瓶礼”。随着一瓶香槟酒摔碎舰艏，两舷喷射绚丽彩带，周边船舶一起鸣响汽笛，全场响起热烈掌声。"
                + "航空母舰在拖曳牵引下缓缓移出船坞，停靠码头。第二艘航空母舰由我国自行研制，2013年11月开工，2015年3月开始坞内建造。" + "目前，航空母舰主船体完成建造，动力、电力等主要系统设备安装到位。"
                + "出坞下水是航空母舰建设的重大节点之一，标志着我国自主设计建造航空母舰取得重大阶段性成果。" + "下一步，该航空母舰将按计划进行系统设备调试和舾装施工，并全面开展系泊试验。"
                + "海军、中船重工集团领导沈金龙、苗华、胡问鸣以及军地有关部门领导和科研人员、干部职工、参建官兵代表等参加仪式。";
List<String> wordList = AHANLP.extractKeyword("NLP", document, 5);
System.out.println(wordList);

[航空母舰, 仪式, 建造, 我国, 进行]

---

获取所有词语的rank值

Map<String, Float> calWordRanks(String document)

通过TextRank算法计算文本中所有词语的rank值

参数

• document: 文档
• return: 词语和对应的rank值

示例

String document = "我国第二艘航空母舰下水仪式26日上午在中国船舶重工集团公司大连造船厂举行。" + "中共中央政治局委员、中央军委副主席范长龙出席仪式并致辞。9时许，仪式在雄壮的国歌声中开始。"
                + "按照国际惯例，剪彩后进行“掷瓶礼”。随着一瓶香槟酒摔碎舰艏，两舷喷射绚丽彩带，周边船舶一起鸣响汽笛，全场响起热烈掌声。"
                + "航空母舰在拖曳牵引下缓缓移出船坞，停靠码头。第二艘航空母舰由我国自行研制，2013年11月开工，2015年3月开始坞内建造。" + "目前，航空母舰主船体完成建造，动力、电力等主要系统设备安装到位。"
                + "出坞下水是航空母舰建设的重大节点之一，标志着我国自主设计建造航空母舰取得重大阶段性成果。" + "下一步，该航空母舰将按计划进行系统设备调试和舾装施工，并全面开展系泊试验。"
                + "海军、中船重工集团领导沈金龙、苗华、胡问鸣以及军地有关部门领导和科研人员、干部职工、参建官兵代表等参加仪式。";
Map<String, Float> wordRanks = AHANLP.calWordRanks(document);
System.out.println("词语-----rank值");
for (Map.Entry<String, Float> entry : wordRanks.entrySet())
    System.out.println(entry.getKey() + "-----" + entry.getValue());

词语-----rank值
成果-----0.78051573
我国-----1.6564862
标志着-----0.7735108
建设-----0.8617868
电力-----0.8707139
阶段性-----0.77946883
...

同样地，默认使用标准分词器，也可以自定义分词器

Map<String, Float> calWordRanks(String segType, String document)

参数

• segType: 分词器类型，"Standard"或"NLP"
• document: 文档
• return: 词语和对应的rank值

示例

String document = "我国第二艘航空母舰下水仪式26日上午在中国船舶重工集团公司大连造船厂举行。" + "中共中央政治局委员、中央军委副主席范长龙出席仪式并致辞。9时许，仪式在雄壮的国歌声中开始。"
                + "按照国际惯例，剪彩后进行“掷瓶礼”。随着一瓶香槟酒摔碎舰艏，两舷喷射绚丽彩带，周边船舶一起鸣响汽笛，全场响起热烈掌声。"
                + "航空母舰在拖曳牵引下缓缓移出船坞，停靠码头。第二艘航空母舰由我国自行研制，2013年11月开工，2015年3月开始坞内建造。" + "目前，航空母舰主船体完成建造，动力、电力等主要系统设备安装到位。"
                + "出坞下水是航空母舰建设的重大节点之一，标志着我国自主设计建造航空母舰取得重大阶段性成果。" + "下一步，该航空母舰将按计划进行系统设备调试和舾装施工，并全面开展系泊试验。"
                + "海军、中船重工集团领导沈金龙、苗华、胡问鸣以及军地有关部门领导和科研人员、干部职工、参建官兵代表等参加仪式。";
Map<String, Float> wordRanks = AHANLP.calWordRanks("NLP", document);
System.out.println("词语-----rank值");
for (Map.Entry<String, Float> entry : wordRanks.entrySet())
    System.out.println(entry.getKey() + "-----" + entry.getValue());

词语-----rank值
下水-----1.3254349
成果-----0.7700866
我国-----1.6952276
计划-----0.85975665
自主-----0.84989184
...