TextRank算法提取文本关键词
TextRank算法，源自Google搜索核心网页排序算法PageRank的创新应用，旨在通过图模型提取文本中的关键词。让我们首先回顾一下PageRank排序算法的基本概念。
PageRank通过网页间的超链接来评估网页的重要性。互联网被视为一张有向图，其中网页为节点，链接为边。一个大型网站A对网页B的链接，会使B的排名因A的影响力提升。
构造图后，应用以下公式计算网页i的重要度（PR值）：
为图中的节点赋任意初始值，通常为1。通过迭代计算直至稳定，即形成TextRank算法的核心步骤。
TextRank算法构建的图中，节点是句子，边的权重表示两个句子的相似度。本质上，构建了一个带权无向图，其计算公式如下：
在TextRank图中，计算节点得分时，采用迭代投票直至稳定的方法。例如，对于一段文本的处理：
1）分词，去除停用词。
2）构建大小为9的窗口，每个词投票给相邻5个词。
迭代投票直至稳定，结果显示，“程序员”票数最多，故为文本关键词。
TextRank算法通过图模型和投票机制，有效提取文本关键信息，简化了关键词识别过程。其简洁高效的特点，使其在自然语言处理领域得到广泛应用。
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