textrank算法的计算公式
时间: 2023-11-05 13:05:05 浏览: 94
TextRank算法是一种基于图的排序算法,用于对文本进行关键词提取、摘要生成等任务。其计算公式如下:
1. 构建文本的无向图G=(V,E),其中节点V表示文本中的句子或单词,边E表示它们之间的关系。节点之间的相似度可以使用余弦相似度等方法来计算。
2. 对图G进行随机游走,计算每个节点的PageRank值。PageRank值表示该节点的重要性,可以用来衡量该节点在文本中的重要程度。
3. 对节点的PageRank值进行排序,得到排名靠前的关键词或句子。
具体的计算公式如下:
1. 计算节点之间的相似度:
$$
W_{i,j} = \frac{|s_i \bigcap s_j|}{\sqrt{|s_i| \cdot |s_j|}}
$$
其中,$s_i$和$s_j$分别表示节点$i$和$j$所对应的句子或单词的词集合,$|s_i|$和$|s_j|$分别表示它们的词集合大小。
2. 构建邻接矩阵$M$:
$$
M_{i,j} = \begin{cases}
\frac{W_{i,j}}{\sum_{k \in N_i} W_{i,k}} & \text{if } j \in N_i \\
0 & \text{otherwise}
\end{cases}
$$
其中,$N_i$表示节点$i$的邻居节点集合。
3. 对邻接矩阵$M$进行随机游走,计算每个节点的PageRank值$PR_i$:
$$
PR_i = (1 - d) + d \cdot \sum_{j \in In_i} \frac{M_{j,i}}{Out_j}
$$
其中,$In_i$表示节点$i$的入度节点集合,$Out_j$表示节点$j$的出度节点数,$d$是一个阻尼系数,一般取值为0.85。
4. 对节点的PageRank值进行排序,得到排名靠前的关键词或句子。