使用 TextRank 进行长文本摘要，python代码

TextRank 是一种用于长文本摘要的算法，它通过构建文本中的词之间的关系来对文本进行排序，从而生成摘要。

下面是使用 TextRank 算法进行长文本摘要的 Python 代码示例：

import nltk
import string

# 使用 nltk 库进行分词
nltk.download('punkt')

# 定义摘要长度
SUMMARY_LENGTH = 100

# 读取文本
with open('text.txt', 'r') as f:
    text = f.read()

# 分词
words = nltk.word_tokenize(text)

# 建立词汇表
vocab = set(words)

# 建立一个字典，用于存储每个词的权值
word_weights = {}

# 初始化所有词的权值为 1
for word in vocab:
    word_weights[word] = 1

# 设置文本中的句子
sentences = nltk.sent_tokenize(text)

# 建立一个字典，用于存储每个句子的权值
sentence_weights = {}

# 初始化所有句子的权值为 1
for sentence in sentences:
    sentence_weights[sentence] = 1

# 设置句子之间的边权
for sentence in sentences:
    for word in nltk.word_tokenize(sentence):
        if word in vocab:
            sentence_weights[sentence] += word_weights[word]

# 迭代计算词权值
for i in range(5):
    for sentence in sentences:
        for word in nltk.word_tokenize(sentence):
            if word in vocab:
                word_weights[word] += sentence_weights[sentence]

# 将所有句子按照权值从大到小排序
sorted_sentences = sorted(sentence_weights.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 输出前 SUMMARY_LENGTH 个句子
for sentence, weight in sorted_sentences[:SUMMARY_LENGTH]:
    print(sentence)