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在一篇文章中已经提到从这篇文章开始会对jieba库中的源代码实现进行分析，首先从TextRank算法开始进行，具体算法内容及源代码分析如下：
jieba库中用于关键词提取的算法主要有两种，一种是TF-IDF算法，一种是TextRank算法。其中Text Rank算法是基于用于解决网页排名的PageRank算法。
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。
算法可以这样理解：
1.每个单词有一个rank值，rank值越高代表其重要性越高，即关键词
2.如果一个单词出现在很多单词后面的话，那么说明这个单词比较重要，其rank值升高
3.一个TextRank值很高的单词后面跟着的一个单词，那么这个单词的TextRank值会相应地因此而提高
也可以表示成如下公式（在PageRank的基础上）：
S(vi)表示TextRank值，j、i在这里表示任意两个单词，Wij表示的是边的权重；
公式表示的主要意思就是：一个单词i的权重取决于与在i前面的各个点j组成的 (j,i) 这条边的权重，以及 j这个点到其他其他边的权重之和。
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
打开textrank.py可以看到里面主要有两个类UndirectWeightedGraph和TextRank，其实分别对应于textrank实现过程中的二、三步，第一步则是使用了jieba.cut方法，在textrank方法中使用。
首先分析TextRank类，类中先进行初始化
之后定义函数方法pairfilter用于过滤关键词不在初始化中规定的词性，和词的长度小于2不符合条件的关键词。