[数据结构与算法]jieba库中基于 TextRank 算法的关键词抽取——源代码分析（二）

TextRank算法思想通过词之间的相邻关系构建网络，然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值，排序rank值即可得到关键词。具体实现过程可以概括为以下三点：

1.将待抽取关键词的文本进行分词
2.以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
3.计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图

上篇博客中主要分析用于第一点分词的jieba.cut方法，详细介绍了paddle模式下的分词，这篇博客继续介绍jieba.cut剩余代码。

        re_han = re_han_default
        re_skip = re_skip_default
        if cut_all: # cut_all=True, HMM=True or False
            cut_block = self.__cut_all
        elif HMM:  # cut_all=False, HMM=True
            cut_block = self.__cut_DAG
        else:   # cut_all=False, HMM=False
            cut_block = self.__cut_DAG_NO_HMM
        blocks = re_han.split(sentence)
        for blk in blocks:
            if not blk:
                continue
            if re_han.match(blk):
                for word in cut_block(blk):
                    yield word
            else:
                tmp = re_skip.split(blk)
                for x in tmp:
                    if re_skip.match(x):
                        yield x
                    elif not cut_all:
                        for xx in x:
                            yield xx
                    else:
                        yield x

re是python有关正则表达式的内容，与分词有关，改变re_han_default可以改变分词相关的条件，所以这两句的具体代码，其实如下：

		# re_han_default = re.compile("([\u4E00-\u9FD5a-zA-Z0-9+#&\._%]+)", re.U)
        re_han = re_han_default                
        # re_skip_default = re.compile("(\r\n|\s)", re.U)
        re_skip = re_skip_default   

剩余几行代码中的if语句结构代表：

如果cut_all=True, HMM=True or False，对应于全模式，即所有在词典中出现的词都会被切分出来，实现函数为__cut_all；

如果cut_all=False, HMM=False，对应于精确模式且不使用HMM；按Unigram语法模型找出联合概率最大的分词组合，实现函数为__cut_DAG，即DAG即构建的有向无环图；

如果cut_all=False, HMM=True对应于精确模式且使用HMM；在联合概率最大的分词组合的基础上，HMM识别未登录词，实现函数为__cut_DAG_NO_HMM。

blocks中是实际的分词结果。
jieba.cut返回一个可迭代的generator（有关yield，在上篇博客中解释过），可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语，储存在blocks中。