关键词提取之TextRank算法
来源:互联网 发布:软件开发资质等级 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 05:48
最近工作内容牵涉到文本关键词提取,因此学习了两种比较流行的关键词提取算法tf-idf和TextRank,本文就TextRank算法的学习做一些笔记。
原始论文:Rada&Paul, TextRank: Bringing Order into Texts
一、PageRank
TextRank的思想基本上来源于PageRank。PageRank是Google搜索对结果链接进行排序的算法,其基本思想就是将每个链接(网页)看作是图中顶点,链接之间相互指向的关系作为其在图中顶点相互连接的边,通过下式来迭代计算每个顶点(链接)的重要程度,并通过计算出的重要程度对链接进行排序。
其中S(Vi)表示顶点i的重要程度值,In(Vi)表示所有指向顶点i的其他顶点的集合,Out(Vj)表示顶点j指向的顶点集合,而|Out(Vj)|表示该集合含顶点的个数。d是阻尼系数damping factor,取值在0-1之间,表示考虑到顶点之间随机连接的概率。比如用户以概率d点击某一个链接后,会以(1-d)的概率点击另一个全新链接。
计算过程如下:
1.
(公式要怎么写呀,好丑哇)
图分为有向图和无向图,也分有权重图和无权重图。
0 0
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