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 # TextGrapher
 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，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。
 # 项目介绍
-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。
-# 效果展示
+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。　　
+# 使用方式
+    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。　　
+
+# 事件举例
 １) 中兴事件　
 ![image](https://github.com/liuhuanyong/TextGrapher/blob/master/image/%E4%B8%AD%E5%85%B4%E4%BA%8B%E4%BB%B6.png)
 
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 4) 同学杀人事件　
 ![image](https://github.com/liuhuanyong/TextGrapher/blob/master/image/%E5%90%8C%E5%AD%A6%E6%9D%80%E4%BA%BA%E4%BA%8B%E4%BB%B6.png)
 
+# 总结
+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。　　　　
+４）将尝试其他更好的文本内容表示方法。　　　
+
+# Question?
+ send mail to lhy_in_blcu@126.com