Skip to content
Projects

liuhuanyong/TextGrapher has 1,475 GitHub stars and 357 forks. GitHot measured 0 stars in 24 hours and +2 in 7 days. Last checked 2026-11-10 04:08 UTC. Last push 2021-10-20.

How these counts are measured

Text Content Grapher based on keyinfo extraction by NLP method。输入一篇文档,将文档进行关键信息提取,进行结构化,并最终组织成图谱组织形式,形成对文章语义信息的图谱化展示。

Measured star growth

in 24h
0
in 7 days
+2
in 15 days
Collecting history
in 1 month
Collecting history

Net star changes over overlapping periods, not daily totals. Missing measurements are left blank. Stars measure attention, not software quality.

README.md

Original

TextGrapher

Text Content Grapher based on keyinfo extraction by NLP method。输入一篇文档,将文档进行关键信息提取,进行结构化,并最终组织成图谱组织形式,形成对文章语义信息的图谱化展示。

项目介绍

如何用图谱和结构化的方式,即以简洁的方式对输入的文本内容进行最佳的语义表示是个难题。 本项目将对这一问题进行尝试,采用的方法为:输入一篇文档,将文档进行关键信息提取,并进行结构化,并最终组织成图谱组织形式,形成对文章语义信息的图谱化展示。  

使用方式

from text_grapher import *
content = '你要分析的文本'
handler = CrimeMining()
handler.main(content)

结果保存在graph.html文件当中。  

事件举例

1) 中兴事件  image

  1. 魏则西事件  image

  2. 雷洋事件  image

  3. 同学杀人事件  image

总结

1)如何用图谱和结构化的方式,即以简洁的方式对输入的文本内容进行最佳的语义表示是个难题。
2)本项目采用了高频词,关键词,命名实体识别,主谓宾短语识别等抽取方式,并尝试将三类信息进行图谱组织表示,这种表示方式是一种尝试。
3)命名实体识别以及关键信息抽取受限于NLP的性能,在算法和方式上还存在多处不足。

Question?

send mail to [email protected]
If any question about the project or me ,see https://liuhuanyong.github.io/

Explore related projects