自動要約プログラム、lexRankについての質問です。

Question

初歩的な質問で申し訳ありません。

リクルートテクノロジーズが、公開している自動要約API(https://recruit-tech.co.jp/blog/2015/10/30/summpy-released/)を実際に手持ちのパソコン（環境、spyder）で動かしてみたいのですが具体的にどのようにしたらいいのでしょうか？

＊以下、読まなくて大丈夫です。
やってみたこと、
githubからダウンロードする。
spyder3でlexrank.pyファイルを開く。実行ボタンを押す。
これでは動かないことはなんとなくわかりました。
pythonでhelloWorldを作ってみたら、コンソール上にいつも通り現れたので、ようやく内容もコンソール上に現れるのだろうとは思うのですが...
lexrankのプログラムの内容は何となくみて、入力値がただのテキストではなく、閾値や文の数などがあることはわかるのですが、それはどう設定したらいいのかわからなく...

python自体をほぼ使ったことがない上に、spyder３も使いこなせていないので教えていただけたらと思います。

Answer 1

Win10+Anaconda環境で試してみました。

まずPython2.7環境で
> pip install summpy
します。Requirementsにあるパッケージも同時にインストールされるようです。
当方はすでにMeCab導入済みでしたが、MeCab or janomeは自力でインストール＆セッティング必要かもしれません。

次に
> python -m summpy.server -h 127.0.0.1 -p 8080
で要約サーバを起動します。

以下のようなスクリプトで実際に要約サーバにリクエストすると

import requests
p = { 'sent_limit':'3', 'text':'ＮＨＫは１１日、塚本堅一アナウンサー（３７）が危険ドラッグを所持していたとして、厚生労働省関東信越厚生局麻薬取締部に医薬品医療機器法違反の疑いで１０日に逮捕された、と発表した。麻薬取締部によると、塚本容疑者は容疑を認めているという。逮捕容疑は、１０日、自宅で危険ドラッグを所持していたというもの。同部は自分で使用する目的だったとみている。ＮＨＫの説明では、塚本容疑者は２００３年入局。京都放送局などを経て、１５年２月から東京のアナウンス室所属。「ニュース　シブ５時」でリポーターを務めていた。ＮＨＫは「職員が逮捕されたことは遺憾であり、視聴者の皆様や関係者に深くおわびいたします。事実関係を調べたうえで厳正に対処します」とコメントを出した'}
r = requests.get('http://localhost:8080/summarize', params=p)
print( r.text)

"error": "add_edge() takes exactly 3 arguments (4 given)"というエラー文字列がjsonで返ってきてしまいます。

エラーでググってみるとSummpyを使ってみたらエラーが出たのでが見つかるので、これに従い

pip install networkx==1.11
pip install multiqc==1.2

してもう一度試すと、以下のように無事？結果が得られました。

{
  "debug_info": {},
  "summary": [
    "ＮＨＫは１１日、塚本堅一アナウンサー（３７）が危険ドラッグを所持していたとして、厚生労働省関東信越厚生局麻薬取締部に医薬品医療機器法違反の疑いで１０日に逮捕された、と発表した
。",
    "麻薬取締部によると、塚本容疑者は容疑を認めているという。",
    "ＮＨＫの説明では、塚本容疑者は２００３年入局。"
  ]
}

参考まで。

Answer 2

中身は見てないので、gitの情報そのままのせますが・・・
web APIで動かすだけでよければ、quick startのとおりにやればよいかと。

https://github.com/recruit-tech/summpy

Quick Start

pip install summpy
python -m summpy.server -h 127.0.0.1 -p 8080
curl http://127.0.0.1:8080/summarize?sent_limit\=3\&text\=要約したい文章を入力。

コンソールでやるなら、中身見て確認してください。

おっと失礼。summpyを実行したかったわけじゃないのですね・・・
とはいえ、上記のquick startで環境は構築できるはずなので、あとは、こことか見ながら試してみては、どうでしょう。
lexRank.py でググるといろいろでてきますね。