TextRank算法提取关键词的Java实现
来源:互联网 发布:小火牛是什么软件 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 10:02
谈起自动摘要算法,常见的并且最易实现的当属TF-IDF,但是感觉TF-IDF效果一般,不如TextRank好。
TextRank是在 Google的PageRank算法启发下,针对文本里的句子设计的权重算法,目标是自动摘要。它利用投票的原理,让每一个单词给它的邻居(术语称窗口) 投赞成票,票的权重取决于自己的票数。这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论,PageRank采用矩阵迭代收敛的方式解决了这个悖论。TextRank也 不例外:
PageRank的计算公式:
正规的TextRank公式
正规的TextRank公式在PageRank的公式的基础上,引入了边的权值的概念,代表两个句子的相似度。
但是很明显我只想计算关键字,如果把一个单词视为一个句子的话,那么所有句子(单词)构成的边的权重都是0(没有交集,没有相似性),所以分子分母的权值w约掉了,算法退化为PageRank。所以说,这里称关键字提取算法为PageRank也不为过。
另外,如果你想提取关键句(自动摘要)的话,请参考姊妹篇《TextRank算法自动摘要的Java实现》。
TextRank的Java实现
先看看测试数据:
程序员(英文Programmer)是从事程序开发、维护的专业人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员,但两者的界限并不非常清楚,特别是在中国。软件从业人员分为初级程序员、高级程序员、系统分析员和项目经理四大类。
我取出了百度百科关于“程序员”的定义作为测试用例,很明显,这段定义的关键字应当是“程序员”并且“程序员”的得分应当最高。
首先对这句话分词,这里可以借助各种分词项目,比如Ansj分词,得出分词结果:
[程序员/n, (, 英文/nz, programmer/en, ), 是/v, 从事/v, 程序/n, 开发/v, 、/w, 维护/v, 的/uj, 专业/n, 人员/n, 。/w, 一般/a, 将/d, 程序员/n, 分为/v, 程序/n, 设计/vn, 人员/n, 和/c, 程序/n, 编码/n, 人员/n, ,/w, 但/c, 两者/r, 的/uj, 界限/n, 并/c, 不/d, 非常/d, 清楚/a, ,/w, 特别/d, 是/v, 在/p, 中国/ns, 。/w, 软件/n, 从业/b, 人员/n, 分为/v, 初级/b, 程序员/n, 、/w, 高级/a, 程序员/n, 、/w, 系统/n, 分析员/n, 和/c, 项目/n, 经理/n, 四/m, 大/a, 类/q, 。/w]
然后去掉里面的停用词,这里我去掉了标点符号、常用词、以及“名词、动词、形容词、副词之外的词”。得出实际有用的词语:
[程序员, 英文, 程序, 开发, 维护, 专业, 人员, 程序员, 分为, 程序, 设计, 人员, 程序, 编码, 人员, 界限, 特别, 中国, 软件, 人员, 分为, 程序员, 高级, 程序员, 系统, 分析员, 项目, 经理]
获取下载地址 java大数据 高并发 系统框架 springmvc mybatis Bootstrap html5 shiro maven SSM
之后建立两个大小为5的窗口,每个单词将票投给它身前身后距离5以内的单词:
{开发=[专业, 程序员, 维护, 英文, 程序, 人员],
软件=[程序员, 分为, 界限, 高级, 中国, 特别, 人员],
程序员=[开发, 软件, 分析员, 维护, 系统, 项目, 经理, 分为, 英文, 程序, 专业, 设计, 高级, 人员, 中国],
分析员=[程序员, 系统, 项目, 经理, 高级],
维护=[专业, 开发, 程序员, 分为, 英文, 程序, 人员],
系统=[程序员, 分析员, 项目, 经理, 分为, 高级],
项目=[程序员, 分析员, 系统, 经理, 高级],
经理=[程序员, 分析员, 系统, 项目],
分为=[专业, 软件, 设计, 程序员, 维护, 系统, 高级, 程序, 中国, 特别, 人员],
英文=[专业, 开发, 程序员, 维护, 程序],
程序=[专业, 开发, 设计, 程序员, 编码, 维护, 界限, 分为, 英文, 特别, 人员],
特别=[软件, 编码, 分为, 界限, 程序, 中国, 人员],
专业=[开发, 程序员, 维护, 分为, 英文, 程序, 人员],
设计=[程序员, 编码, 分为, 程序, 人员],
编码=[设计, 界限, 程序, 中国, 特别, 人员],
界限=[软件, 编码, 程序, 中国, 特别, 人员],
高级=[程序员, 软件, 分析员, 系统, 项目, 分为, 人员],
中国=[程序员, 软件, 编码, 分为, 界限, 特别, 人员],
人员=[开发, 程序员, 软件, 维护, 分为, 程序, 特别, 专业, 设计, 编码, 界限, 高级, 中国]}
然后开始迭代投票:
for
(
int
i =
0
; i < max_iter; ++i)
{
Map<String, Float> m =
new
HashMap<String, Float>();
float
max_diff =
0
;
for
(Map.Entry<String, Set<String>> entry : words.entrySet())
{
String key = entry.getKey();
Set<String> value = entry.getValue();
m.put(key,
1
- d);
for
(String other : value)
{
int
size = words.get(other).size();
if
(key.equals(other) || size ==
0
)
continue
;
m.put(key, m.get(key) + d / size * (score.get(other) ==
null
?
0
: score.get(other)));
}
max_diff = Math.max(max_diff, Math.abs(m.get(key) - (score.get(key) ==
null
?
0
: score.get(key))));
}
score = m;
if
(max_diff <= min_diff)
break
;
}
排序后的投票结果:
[程序员=1.9249977,
人员=1.6290349,
分为=1.4027836,
程序=1.4025855,
高级=0.9747374,
软件=0.93525416,
中国=0.93414587,
特别=0.93352026,
维护=0.9321688,
专业=0.9321688,
系统=0.885048,
编码=0.82671607,
界限=0.82206935,
开发=0.82074183,
分析员=0.77101076,
项目=0.77101076,
英文=0.7098714,
设计=0.6992446,
经理=0.64640945]
程序员果然荣登榜首,并且分数也有区分度,嗯,勉勉强强。
- TextRank算法提取关键词的Java实现
- TextRank算法提取关键词的Java实现
- TextRank 算法提取关键词的 Java 实现
- 基于TextRank算法提取关键词——Java实现
- 关键词提取算法-TextRank
- 基于TextRank的关键词提取算法
- 关键词提取之TextRank算法
- textrank 关键词提取-python实现
- [NLP技术]关键词提取算法-TextRank
- 基于TextRank的关键词、短语、摘要提取
- 基于TextRank的关键词、短语、摘要提取
- textrank关键词提取
- textrank提取文档关键词
- textrank算法原理与提取关键词、自动提取摘要PYTHON
- TextRank算法自动摘要的Java实现
- 短文本关键词提取算法RAKE & TextRank及改进
- TextRank算法抽取关键词
- 笔记-TextRank与关键词提取
- 希尔排序
- BZOJ 3748: [POI2015]Kwadraty
- 突破App启动时间的极限
- 算法#04--详解高斯牛顿迭代法原理和代码
- POJ 2057 贪心思想在动态规划中的应用
- TextRank算法提取关键词的Java实现
- 自然语言处理中的N-Gram模型详解
- python_笔记13_装饰器
- 欢迎使用CSDN-markdown编辑器
- denyhosts防暴力破解安装(linux)
- lock和condition
- 【Raspberry Pi 3试用体验】+ngrok 内网穿透
- 关于map和list
- 位域与大小端