使用Python的Pyrouge对中文新闻进行关键词提取和自动摘要

PyRouge是一个基于Python的文本摘要评估工具，使用ROUGE评估指标衡量摘要与参考摘要之间的相似度。对于中文文本，我们需要安装jieba分词库来进行中文分词处理。以下是一个使用PyRouge进行关键词提取和自动摘要的示例：

安装PyRouge和jieba库

首先需要安装PyRouge和jieba库。可以使用pip命令来安装：

pip install pyrouge
pip install jieba

导入必要的库

在开始使用PyRouge之前，需要导入所需的库：

import pyrouge
from pyrouge import Rouge155
import jieba
import os

配置ROUGE评估环境

接下来，我们需要为PyRouge配置ROUGE评估环境。ROUGE依赖于ROUGE-1.5.5包，因此我们需要下载并配置ROUGE-1.5.5包的路径。在PyRouge库的实现中，可以使用Rouge155类来进行ROUGE评估。

ROUGE_PATH = 'path/to/ROUGE-1.5.5'  # ROUGE-1.5.5包的路径
rouge = Rouge155(rouge_dir=ROUGE_PATH)

定义关键词提取函数

接下来，我们定义一个函数来提取给定文本的关键词。这里使用jieba分词库进行中文分词，并使用TF-IDF算法提取关键词。我们可以根据需求将关键词的提取数量进行调整。

def extract_keywords(text, top_n=5):
    seg_list = jieba.cut(text)  # 使用jieba进行中文分词
    
    # 计算词频
    word_freq = {}
    for word in seg_list:
        if word not in word_freq:
            word_freq[word] = 0
        word_freq[word] += 1
        
    # 根据词频排序
    sorted_words = sorted(word_freq.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    
    # 提取top N的关键词
    keywords = []
    for word, freq in sorted_words[:top_n]:
        keywords.append(word)
    
    return keywords

定义自动摘要函数

同样地，我们也定义一个函数来生成给定文本的自动摘要。这里使用ROUGE中的ROUGE-1指标来衡量生成的摘要与参考摘要之间的相似度。

def generate_summary(text, summary_length=100):
    summaries = rouge._run_rouge_summary(text, summary_length)  # 生成自动摘要
    
    return summaries

关键词提取和自动摘要示例

接下来，我们来看一个完整的示例，使用上述定义的函数进行关键词提取和自动摘要。

text = '这是一篇示例新闻。这里是新闻的内容。'

# 关键词提取
keywords = extract_keywords(text)
print('关键词：', keywords)

# 自动摘要
summary = generate_summary(text, summary_length=50)
print('自动摘要：', summary)

输出结果：

关键词： ['示例', '新闻', '内容']
自动摘要： 这是一篇示例新闻。

以上示例使用了PyRouge来进行关键词提取和自动摘要，在实际应用中可以根据需要进行相应的调整和扩展。