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在之前的博客中已经详细分析了jieba中用于提取关键词的TextRank算法的源代码分析，但是比较零碎，我们现在可以使用例子来更好地了解TextRank算法源代码的工作原理以及一些可能忽略掉的细节。
例如下面这段话（选自人民日报微博）：
【夜读：过得充实的人，都有这六个好习惯】①读书：不断追求成长和进步；②运动：保持积极的身心状态；③培养兴趣：爱好让生活丰富有趣；④制定计划：让目标成就更好的自己；⑤自省：拥有自我更新的能力，完善和提高自己；⑥保持好心态；始终保持空杯心态，接纳和学习更多东西。
如果我们对其使用Text Rank算法，那么第一步就是分词。

首先使用到方法中的这段源代码：

 def textrank(self, sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'), withFlag=False):
        """
        Extract keywords from sentence using TextRank algorithm.
        Parameter:
            - topK: return how many top keywords. `None` for all possible words.
            - withWeight: if True, return a list of (word, weight);
                          if False, return a list of words.
            - allowPOS: the allowed POS list eg. ['ns', 'n', 'vn', 'v'].
                        if the POS of w is not in this list, it will be filtered.
            - withFlag: if True, return a list of pair(word, weight) like posseg.cut
                        if False, return a list of words
        """
        self.pos_filt = frozenset(allowPOS)
        g = UndirectWeightedGraph()
        cm = defaultdict(int)
        words = tuple(self.tokenizer.cut(sentence))