TextRank是一种基于随机游走的关键词提取算法,考虑到不同词对可能有不同的共现(co-occurrence),TextRank将共现作为无向图边的权值。 其实现包括以下步骤:(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,即,其中 ti,...
基于图的方法理论基础在于人类语言是复杂网络,具有小世界特性和无标度特性,关键词提取就是寻找语言网络中起中心作用的词,其中有代表性的算法是TextRank。TextRank算法的基本思想来源于谷歌的PageRank算法。PageRank算法是一种网页排名算法,基本的思想:网页的重要性得分主要由链接质量和链接数量决定。通过下图说明PageRank...
入链、出链:textRank默认所有句子之间都是互相链接的,相当于每一个句子都是N-1的句子关联。 句子:摘要 关系矩阵以N个句子构建一个N*N的关系矩阵,这样句子之间的关系如何计算? 简单一点就PageRank的出链计算,但是这里出链都是一样的,无差异,每个句子的出链都是(N-1),所以矩阵里的元素都是一样的,迭代都无法...
通过实验对比分析,相较于传统的TextRank算法,使用本研究改进后的算法抽取的关键句更具有代表性,不仅提升了情感分类准确率,还提高了新闻文本的阅读效率.此外用BERT模型进行情感分类时的分类准确率远高于传统的机器学习和深度学习模型,情感分类的准确率和F1值达到85.72%和81.34%,相较于分类准确率较高的TextCNN模型,该...
TextRank更擅长处理长文本,因为短文本词汇信息弱,构建图不理想 TextRank仍然更倾向于较为频繁的词作为关键词 2.4 有监督学习提取关键词 上面介绍了无监督学习提取关键词,下面介绍有监督学习提取关键词。前面也说过关键词提取属于NER任务,NER任务虽然属于一个历史悠久的NLP任务,但是自从2015年LSTM+CRF出世因为模型本身和...
TextRank源自于PageRank。 PageRank是互联网网页排序的方法,经过轻微的修改,成为TextRank,可用于关键词提取和文本摘要。 01 TextRank与PageRank PageRank的思想是,对于每个网页都给出一个正实数,也就是PageRank值,表示网页的重要程度。 PageRank值越高,表示网页越重要,在互联网搜索的排序中越可能被排在前面。
前两天看到论文《Chinese Poetry Generation with Planning based Neural Network》中使用TextRank进行关键词提取。在阅读文章时也想到了除了TextRank之外,经常还使用TFIDF进行关键词提取。 一些算法的使用取决于业务场景和算法的特性。关键词提取是干什么的呢?「关键词抽取的任务就是从一段给定的文本中自动抽取出若干有意...
基于词图模型的方法:如TextRank算法,构建词与词之间的关系图,并通过网络分析来确定关键词。 基于主题模型的方法:如LDA模型,通过主题分布来提取关键词。 **基于语言模型的方法: 采用基于BERT, GPT这类大语言模型。 有监督关键词提取方法 有监督方法将关键词提取视为一个分类问题,需要预先标注的训练数据来训练模型。
亮点(1)舆情分析与跟踪:针对scrapy爬取到的微博内容,可以根据BERT深度学习情感分析结果进行各种分析,可以订阅关注的话题,就行跟踪,还可以对自己已经收藏的话题生成舆情word报告,查看各种类型微博比例和舆情发展趋势结果。(2)内容分析功能: 对话题的观点、关键词、热度进行分析,利用多种图形来进行分析,针对微博内容提取...
摘 要：提出一种基于BERT （bidirectional encoder representations from transformers ）和TextRank 关键词提取的实体链接方法。将BERT 预训练语言模型引入实体链接任务，进行实体指称上下文和候选实体相关信息的关联度分析，通过提升语义分析的效果来增强实体链接的结果。采用TextRank 关键词提取技术增强目标实体综合描述信息的...