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。

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。　　

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。　　

１) 中兴事件　

2. 魏则西事件　

3. 雷洋事件　

4. 同学杀人事件　

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。

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If any question about the project or me ,see https://liuhuanyong.github.io/