深度学习----NLP-TextRank算法详解
文章目录
- 1. PageRank算法
- 2. TextRank算法提取关键词
- 3. TextRank算法提取关键词短语
- 4. TextRank生成摘要
- 5. 共现矩阵
~~~~~~~~ 今天要介绍的TextRank是一种用来做关键词提取的算法，也可以用于提取短语和自动摘要。因为TextRank是基于PageRank的，所以首先简要介绍下PageRank算法。
1. PageRank算法
PageRank设计之初是用于Google的网页排名的，以该公司创办人拉里·佩奇（Larry Page）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。PageRank通过互联网中的超链接关系来确定一个网页的排名，其公式是通过一种投票的思想来设计的：如果我们要计算网页A的PageRank值（以下简称PR值），那么我们需要知道有哪些网页链接到网页A，也就是要首先得到网页A的入链，然后通过入链给网页A的投票来计算网页A的PR值。这样设计可以保证达到这样一个效果：当某些高质量的网页指向网页A的时候，那么网页A的PR值会因为这些高质量的投票而变大，而网页A被较少网页指向或被一些PR值较低的网页指向的时候,A的PR值也不会很大，这样可以合理地反映一个网页的质量水平。那么根据以上思想，佩奇设计了下面的公式：
该公式中，Vi表示某个网页，Vj表示链接到Vi的网页（即Vi的入链），S(Vi)表示网页Vi的PR值，In(Vi)表示网页Vi的所有入链的集合,Out(Vj)表示网页，d表示阻尼系数，是用来克服这个公式中“d *”后面的部分的固有缺陷用的：如果仅仅有求和的部分，那么该公式将无法处理没有入链的网页的PR值，因为这时，根据该公式这些网页的PR值为0，但实际情况却不是这样，所有加入了一个阻尼系数来确保每个网页都有一个大于0的PR值，根据实验的结果，在0.85的阻尼系数下，大约100多次迭代PR值就能收敛到一个稳定的值，而当阻尼系数接近1时，需要的迭代次数会陡然增加很多，且排序不稳定。公式中S(Vj)前面的分数指的是Vj所有出链指向的网页应该平分Vj的PR值，这样才算是把自己的票分给了自己链接到的网页。
2. TextRank算法提取关键词
TextRank是由PageRank改进而来，其公式有颇多相似之处，这里给出TextRank的公式：
可以看出，该公式仅仅比PageRank多了一个权重项Wji，用来表示两个节点之间的边连接有不同的重要程度。TextRank用于关键词提取的算法如下：
~~~~~~~~ 1)把给定的文本T按照完整句子进行分割
~~~~~~~~ 2)对于每个句子进行分词和词性标注处理，并过滤掉停用词，只保留指定词性的单词，如名词、动词、形容词。
~~~~~~~~ 3)构建候选关键词图G = (V,E)，其中V为节点集，由（2）生成的候选关键词组成，然后采用共现关系（co-occurrence）构造任两点之间的边(下面会讲)，两个节点之间存在边仅当它们对应的词汇在长度为K的窗口中共现，K表示窗口大小，即最多共现K个单词。
4)根据上面公式，迭代传播各节点的权重，直至收敛。
5)对节点权重进行倒序排序，从而得到最重要的T个单词，作为候选关键词。
6)由5得到最重要的T个单词，在原始文本中进行标记，若形成相邻词组，则组合成多词关键词。
3. TextRank算法提取关键词短语
提取关键词短语的方法基于关键词提取，可以简单认为：如果提取出的若干关键词在文本中相邻，那么构成一个被提取的关键短语。
4. TextRank生成摘要
将文本中的每个句子分别看做一个节点，如果两个句子有相似性，那么认为这两个句子对应的节点之间存在一条无向有权边。考察句子相似度的方法是下面这个公式：
公式中，Si,Sj分别表示两个句子，Wk表示句子中的词，那么分子部分的意思是同时出现在两个句子中的同一个词的个数，分母是对句子中词的个数求对数之和。分母这样设计可以遏制较长的句子在相似度计算上的优势。
我们可以根据以上相似度公式循环计算任意两个节点之间的相似度，根据阈值去掉两个节点之间相似度较低的边连接，构建出节点连接图，然后计算TextRank值，最后对所有TextRank值排序，选出TextRank值最高的几个节点对应的句子作为摘要。
5. 共现矩阵
Document:构建一个关键词集合，用于作为共现矩阵的首行和首列
get_set_key returns:
['f', 'd', 'c', 'a', 'b']
-------------------------------------------------------------------
Document:格式化需要计算的数据，将原始数据格式转换成二维数组
format_data returns:
[['a', 'b', 'c'], ['b', 'a', 'f'], ['a', 'd', 'c']]
-------------------------------------------------------------------
Document:建立矩阵，矩阵的高度和宽度为关键词集合的长度+1
build_matirx returns:
[['' '' '' '' '' '']
['' '' '' '' '' '']
['' '' '' '' '' '']
['' '' '' '' '' '']
['' '' '' '' '' '']
['' '' '' '' '' '']]
-------------------------------------------------------------------
Document:初始化矩阵，将关键词集合赋值给第一列和第二列
init_matrix returns:
[['' 'f' 'd' 'c' 'a' 'b']
['f' '' '' '' '' '']
['d' '' '' '' '' '']
['c' '' '' '' '' '']
['a' '' '' '' '' '']
['b' '' '' '' '' '']]
-------------------------------------------------------------------
Document:计算各个关键词共现次数
count_matrix returns:
[['' 'f' 'd' 'c' 'a' 'b']
['f' '0' '0' '0' '1' '1']
['d' '0' '0' '1' '1' '0']
['c' '0' '1' '0' '2' '1']
['a' '1' '1' '2' '0' '2']
['b' '1' '0' '1' '2' '0']]
开源项目地址: https://github.com/STHSF/TextRank
参考:http://blog.csdn.net/u013041398/article/details/52473994