学习TextRank算法

标签：计算   范围   ref   loading   排序   重要   com   一个   tran   

TextRank是啥:

一种用于文本的基于图的排序算法。

优点：

不需要学习训练。

模型原理：

TextRank可以表示为一个有向有权图G=(V,E),图中任何两点V_i 和V_j之间的边的权重为w_ji,对于一个给定的点V_{i ，}In（V_i ）为指向该点的点集合。out（V_i ）为点V_i指向的点集合。

点V_i的得分定义为：

d为阻尼系数，取值范围为[0,1],代表从图中的一点指向其他任意点的概率。

计算开始时，需要给图中的点赋初始得分。然后不断迭代计算直到收敛。

利用TextRank实现关键词的提取原理。

1.将给定的文本进行分割

2.将句子进行分词，然后作词性标注，过滤停用词，保留指定词性的的词。

3.利用候选关键词，建立候选关键词图，构造两点之间的边。

4.迭代传播各节点权重，最终收敛。

5.对节点权重进行倒序排序，得到最重要的T个单词。

6.回到原始文本进行标记，如果某些单词构成相邻词组，则组成多词关键词。

参考资料

1.https://www.cnblogs.com/chenbjin/p/4600538.html

学习TextRank算法

标签：计算   范围   ref   loading   排序   重要   com   一个   tran   

原文地址：https://www.cnblogs.com/liuguangshou123/p/13299048.html