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jieba库中基于 TextRank 算法的关键词抽取——源代码分析（八）
2021SC@SDUSC 2021SC@SDUSC 在之前的博客中已经详细分析了jieba中用于提取关键词的TextRank算法的源代码分析，但是比较零碎，我们现在可以使用例子来更好地了解TextRank算法源代码的工作原理以及一些可能忽略掉的细节。 例如下面这段话（选自人民日报微博）： 【夜读：过得充实的人，都有jieba库中基于 TextRank 算法的关键词抽取——源代码分析（四）
2021SC@SDUSC 2021SC@SDUSC Text Rank第二步——以固定窗口大小，词之间的共现关系，构建图 在源代码分析（一）、（二）、（三）中主要针对TextRank算法中第一步——分词，进行分析。从本篇文章中开始继续分析textrank.py进行分析。 def textrank(self, sentence, topK=20, withWeight=False,python使用jieba得到文本关键词TextRank
TextRank基本介绍 TextRank论文： Mihalcea, Rada, and Paul Tarau. “Textrank: Bringing order into text.” Proceedings of the 2004 conference on empirical methods in natural language processing. 2004. PageRank论文： Page, Lawrence, et al. The PageRank citatiTextRank算法及生产文本摘要方法介绍
TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排序算法，其基本思想来源于谷歌的 PageRank算法，通过把文本分割成若干组成单元（句子），构建节点连接图，用句子之间的相似度作为边的权重，通过循环迭代计算句子的TextRank值，最后抽取排名高的句子组合成文本摘要。 自动文本摘要是自然语言处理TF-IDF与TextRank
TF-IDF TF_IDF(Term Frequency/Inverse Document Frequency)是信息检索领域非常重要的搜索词重要性度量；用以衡量一个关键词w对于查询(Query,可看作文档)所能提供的信息。 TF-IDF是两个指标的乘积：词频和逆文档频率。 词频（Term Frequency, TF）表示关键词w在文档TextRank算法自动摘要的Java实现
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 上次写过《TextRank算法提取关键词的Java实现》，这次用TextRank实现文章的自动摘要。所谓自动摘要，就是从文章中自动抽取关键句。何谓关键句？人类的理解是能够概括文章中心的句子，机器的理解只能模拟人类的理解，即拟定一个权重的评分标准文本自动摘要：基于TextRank的中文新闻摘要
TextRank算法源自于PageRank算法。PageRank算法最初是作为互联网网页排序的方法，经过轻微地改动，可以被应用于文本摘要领域。 一、基于TextRank的自动摘要原理 1、PageRank算法 首先看PageRank的相关概念。PageRank对于每个网页页面都给出一个正实数，表示网页的重要程度，PageRank值越高TextRank算法
#-*- coding=utf8 -*- from jieba import analyse # 引入TextRank关键词抽取接口 textrank = analyse.textrank # 原始文本 text = "非常线程是程序执行时的最小单位，它是进程的一个执行流，\ 是CPU调度和分派的基本单位，一个进程可以由很多个线程组成，\ 线程间共享进程的所有资