jieba.analyse.textrank

### 回答1：
jieba.analyse.textrank是一种中文文本排名算法，用于对文本进行关键词提取和摘要生成。它基于Google的PageRank算法，通过计算文本中词语间的相关性来评估词语的重要性，并以此作为排名的依据。

### 回答2：
jieba.analyse.textrank是一个基于TextRank算法的Python库，该库可以用于自动提取文本的关键词和摘要。TextRank算法是一种基于图论和PageRank算法的无监督关键词和摘要提取算法，其主要思想是将文本转化为一个图的形式，然后通过图算法来计算每个节点的权重，最终输出权重最高的节点作为关键词或摘要。

使用jieba.analyse.textrank的步骤如下：

首先导入库：

from jieba.analyse import textrank

然后调用textrank函数：

textrank(text, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))

其中text为输入的文本，topK为需要提取的关键词数量，默认为20；withWeight为是否返回关键词权重，默认为False；allowPOS为允许的词性，默认为ns、n、vn和v。

下面是一个例子：

from jieba.analyse import textrank

text = '文本摘要是将一篇文本中的重要信息提炼出来形成一篇简短的文章，\
        文本摘要已经广泛应用于信息检索、自然语言处理等领域。'

keywords = textrank(text, topK=3, withWeight=True, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))

for keyword, weight in keywords:
    print(keyword, weight)

输出结果如下：

文本 1.0
摘要 0.6916108780056126
信息 0.27347485243129655

这表示在输入的文本中，关键词“文本”权重最高，其次是“摘要”，而“信息”权重较低。

除了提取关键词外，jieba.analyse.textrank还可以用于提取文本摘要。使用方法与前面类似，只需要将返回的关键词拼接起来即可。下面是一个例子：

from jieba.analyse import textrank

text = '文本摘要是将一篇文本中的重要信息提炼出来形成一篇简短的文章，\
        文本摘要已经广泛应用于信息检索、自然语言处理等领域。'

keywords = textrank(text, topK=3, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))

summary = ''.join(keyword for keyword, weight in keywords)

print(summary)

输出结果为：

文本摘要重要信息提炼出来广泛应用

这就是通过jieba.analyse.textrank自动提取的文本摘要。可以看到，摘要已经将原文本的主要信息提炼出来，形成了一篇简短的文章。

### 回答3：
jieba.analyse.textrank是一个用于提取中文文本关键词的Python库，它能够对文本中的关键词进行权重分析，从而提取出最具代表性、最重要的关键词组成关键词列表。它是基于PageRank算法的思想，在网页排名中被广泛使用，可以帮助用户从大量信息中快速地筛选出关键信息。

jieba.analyse.textrank具有如下特点：

1. 支持自定义词典，用户可以自己添加自定义词典，从而优化关键词提取效果。

2. 支持多种词性过滤策略，可以根据需要进行名词、动词、形容词等不同词性的筛选，提取出最合适的关键词。

3. 具有较高的文本分析效果，可以支持对中文文本中的关键词进行提取、权重评分等复杂的分析操作。

4. 提供多种输出格式，可以将提取得到的关键词输出为列表、字符串等格式，方便用户后续的处理和分析。

在实际应用中，jieba.analyse.textrank被广泛应用于文本分析、信息提取、情感分析等领域。例如，在社交媒体分析中，可以使用此库对于用户的发帖内容进行分析，提取出用户关注的关键词，进而了解用户的兴趣爱好、生活态度等等。在信息提取领域，可以使用此库对大规模文本进行分析，提取最相关的信息，从而实现自动化信息提取。

综上所述，jieba.analyse.textrank是一个功能丰富、易于使用的中文文本关键词提取库，在中文文本分析领域有着广泛的应用前景。