Python实现利用MMR提取自动摘要

算法原理

MMR的全称是Maximal Marginal Relevance ，最大边界相关法或者最大边缘相关。公式如下：

MMR:=arg⁡max⁡Di[λ×score(Di)−(1−λ)×max⁡[Sim(Di,Dj)]]Di，Dj:第i，j号句子，λ:权衡句子重要性系数，Sim:相似度计算函数，Score:句子重要性计算函数。MMR:=\mathop{\arg\max}_{D_i} [\lambda\times score(D_i)-(1-\lambda)\times\max[Sim(D_i,D_j)]] \\D_i，D_j:第i，j号句子， \\\lambda:权衡句子重要性系数， \\Sim:相似度计算函数， \\Score:句子重要性计算函数。 MMR:=argmaxDi[λ×score(Di)−(1−λ)×max[Sim(Di,Dj)]]Di，Dj:第i，j号句子，λ:权衡句子重要性系数，Sim:相似度计算函数，Score:句子重要性计算函数。

从公式中可以看到得到的摘要的句子需要遵循两个原则：“句子重要性更高”以及“与摘要中其他句子相似程度更低”，分别对应公式中score(Di)score(D_i)score(Di)和max[Sim(Di,Dj)]max[Sim(D_i,D_j)]max[Sim(Di,Dj)]两部分，并依靠λ\lambdaλ进行权衡。简单来讲，MMR得到的摘要，句句重要，且句句不同。

其中，相似度是将句子转换为有tfidf权重的词袋模型后计算余弦相似度。对DiD_iDi句子重要性的衡量采用DiD_iDi与整个文档的相似度。

Demo实践

此小节利用一个demo演示MMR提取摘要的过程。（原始代码来自：https://github.com/fajri91/Text-Summarization-MMR/blob/master/mmr.py 经过中文改写和调优）

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Oct 23 20:00:32 2017@author: hyguo
"""import os
import re
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import operator  f=open(r'stopwords.txt')#导入停止词
fw=open(r'mmr_result.txt','w')  #最终结果
stopwords = f.readlines()
stopdict = {}
for i in stopwords:    stopdict[i.replace("\n","").decode('utf8')] = 0
stopwords=stopdict"""
drop_dict生成，用于过滤输出的句子
"""
drop_dict = {}
fr = open(r'RulePositionFreq10w_range.txt')
for w in fr:w = w.strip().decode('utf8')drop_dict[w] = 0
fr.close()
drop_list = []#自定义
fr = open(r'drop_dict.txt')
for w in fr:w = w.strip()drop_list.append(w)
fr.close()"""
函数定义
"""
def cleanData(name):  setlast = jieba.lcut(name, cut_all=False)seg_list = [i.lower() for i in setlast if i not in stopwords]return " ".join(seg_list)  def calculateSimilarity(sentence, doc):#根据句子和句子，句子和文档的余弦相似度   if doc == []:  return 0  vocab = {}  for word in sentence.split():  vocab[word] = 0#生成所在句子的单词字典，值为0  docInOneSentence = '';  for t in doc:  docInOneSentence += (t + ' ')#所有剩余句子合并  for word in t.split():  vocab[word]=0    #所有剩余句子的单词字典，值为0  cv = CountVectorizer(vocabulary=vocab.keys())  docVector = cv.fit_transform([docInOneSentence])  sentenceVector = cv.fit_transform([sentence])  return cosine_similarity(docVector, sentenceVector)[0][0]  #data=open(r"C:\Users\hyguo\Downloads\test.txt")#测试文件
data=open(r"JOB_20170926_51job_100.txt")#测试输入文件
#texts = data.readlines()#读行
#texts=[i[:-1] if i[-1]=='\n' else i for i in texts]
for line in data:lst = line.split("\t") com = lst[1]texts = lst[-1]texts = [texts]texts=[i[:-1] if i[-1]=='\n' else i for i in texts]sentences = []  clean = []  originalSentenceOf = {}  import time  start = time.time()  #Data cleansing  for line in texts:  parts = line.split('。')#句子拆分#   print (parts)   for part in parts: part = re.sub(r'^\s+$','',part)if part=='':continuecl = cleanData(part)#句子切分以及去掉停止词  #       print (cl)  sentences.append(part) #原本的句子  clean.append(cl) #干净有重复的句子  originalSentenceOf[cl] = part #字典格式  setClean = set(clean) #干净无重复的句子  #calculate Similarity score each sentence with whole documents        scores = {}  for data in clean:  temp_doc = setClean - set([data])#在除了当前句子的剩余所有句子  score = calculateSimilarity(data, list(temp_doc)) #计算当前句子与剩余所有句子的相似度  scores[data] = score#得到相似度的列表  #print score  #calculate MMR  n = 25 * len(sentences) / 100 #摘要的比例大小  alpha = 0.7  summarySet = []  while n > 0:  mmr = {}  #kurangkan dengan set summary  for sentence in scores.keys():  if not sentence in summarySet:  mmr[sentence] = alpha * scores[sentence] - (1-alpha) * calculateSimilarity(sentence, summarySet) #公式      selected = max(mmr.items(), key=operator.itemgetter(1))[0]    summarySet.append(selected)  #   print (summarySet)  n -= 1  #rint str(time.time() - start)  #    print ('\nSummary:\n') fw.write(com+'\n')#if com=='北京美语软件有限公司':#print '北京美语软件有限公司'for sentence in summarySet:  flag = 0for ss in drop_list:if re.findall(ss,originalSentenceOf [sentence]):flag = 1breakif flag==1:continuelst = jieba.lcut(sentence)for w in lst:if flag in drop_dict:flag = 1breakif flag==1:continuefw.write(originalSentenceOf [sentence].lstrip(' ')+'\n')
#    print ('=============================================================')
#    print ('\nOriginal Passages:\n')  fw.write('\n')
fw.close()

输入文本内容：

北京京师乐学教育科技有限公司是北京师范大学下属企业，依托于北京师范大学深厚学术底蕴，以学生成长为中心，利用信息化手段和大数据方法，围绕学生学习、认知发展，为学校、学生、家庭提供优质的产品与服务，使企业发展成国内领先的、可持续发展的、具有全球竞争力的教育产品与服务运营提供商。
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生成摘要如下：

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