一种基于LDA和TextRank的文本关键短语抽取方案的设计与实现

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基于TextRank的关键词提取算法

在利用隐马尔可夫假设：后面一个一个词的出现只跟前面一个词相关，简化统计语言模型：
字的概念，中文关键词也正是西方研究向中国迁移的直接成果之一。关键词提取中最著名的算法是使用朴素贝叶斯机器学习算法的Kea，Turney利用统计信息作为一个特征来改进该算法，目前的 Kea系统则使用基于领域词典的Kea++算法，大大提高了关键词提
取的性能。国内的关键词提取则相对起步较晚，1997年有关PAT树的关键词提取算法被提出，2008年章杨等人分别将条件随机场和 TextRank算法引入关键字提取领域，进行了一定程度的改进。一些研究人员则使用利用词义代替词的方法，在一定程度上解决了中文分词及关键词提取中的歧义问题。 2.2 当前研究热点难点
4）健壮性：现实生活中的文本多由中文、字母、数字、公式等不同类型的组分混合而成，这就要求一个实用的关键字提取系统应该具有处理复杂文本的能力，即具有健壮性。
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ELECTRONICS WORLD・探索与观察
3.关键词提取一般步骤
进行关键字提取首先需要对文本进行中文分词，然后在分词得到词序列的基础上构建图模型，最终在图模型的上使用TextRank算法，计算得到关键字的重要性。 3.1 中文分词
1）可读性：在中文分词中这一点尤为重要，由于中文词语之间没有空格，且专有名词多具有整体性，所以可读性对关键字提取算法的实用性是一个巨大的挑战。
2）高速性：以新闻为代表的文本需要系统能够高速处理大量文本以保证其时效性，这就对关键词提取的高速性有了很大程度的依赖。
3）学习性：实用的关键字提取系统应该能够处理领域广泛的文本，为了适应社会高速发展中不断出现的新词，一个良好的关键字提取系统应具有一定的学习能力。

（三）基于tfidf和textrank关键字提取

（三）基于tfidf和textrank关键字提取前⾔关键词提取就是从⽂本⾥⾯把跟这篇⽂章意义最相关的⼀些词语抽取出来。

这个可以追溯到⽂献检索初期，关键词是为了⽂献标引⼯作，从报告、论⽂中选取出来⽤以表⽰全⽂主题内容信息的单词或术语，在现在的报告和论⽂中，我们依然可以看到关键词这⼀项。

因此，关键词在⽂献检索、⾃动⽂摘、⽂本聚类/分类等⽅⾯有着重要的应⽤，它不仅是进⾏这些⼯作不可或缺的基础和前提，也是互联⽹上信息建库的⼀项重要⼯作。

关键词抽取从⽅法来说主要有两种：第⼀种是关键词分配：就是给定⼀个已有的关键词库，对于新来的⽂档从该词库⾥⾯匹配⼏个词语作为这篇⽂档的关键词。

第⼆种是关键词提取：针对新⽂档，通过算法分析，提取⽂档中⼀些词语作为该⽂档的关键词。

⽬前⼤多数应⽤领域的关键词抽取算法都是基于后者实现的，从逻辑上说，后者⽐前者在实际应⽤中更准确。

下⾯介绍⼀些关于关键词抽取的常⽤和经典的算法实现。

基于 TF-IDF 算法进⾏关键词提取在信息检索理论中，TF-IDF 是 Term Frequency - Inverse Document Frequency 的简写。

TF-IDF 是⼀种数值统计，⽤于反映⼀个词对于语料中某篇⽂档的重要性。

在信息检索和⽂本挖掘领域，它经常⽤于因⼦加权。

TF-IDF 的主要思想就是：如果某个词在⼀篇⽂档中出现的频率⾼，也即 TF ⾼；并且在语料库中其他⽂档中很少出现，即 DF 低，也即IDF ⾼，则认为这个词具有很好的类别区分能⼒。

TF 为词频（Term Frequency），表⽰词 t 在⽂档 d 中出现的频率，计算公式：其中，ni,j 是该词 ti 在⽂件 dj 中的出现次数，⽽分母则是在⽂件 dj 中所有字词的出现次数之和。

IDF 为逆⽂档频率（Inverse Document Frequency），表⽰语料库中包含词 t 的⽂档的数⽬的倒数，计算公式：其中，|D|表⽰语料库中的⽂件总数，|{j:ti∈dj}| 包含词 ti 的⽂件数⽬，如果该词语不在语料库中，就会导致被除数为零，因此⼀般情况下使⽤ 1+|{j:ti∈dj}|。

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法研究

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法研究【摘要】本研究基于TextRank算法，探讨了产品评论关键词抽取方法。

首先介绍了TextRank算法的原理和应用，然后详细阐述了产品评论关键词抽取方法的研究过程，包括数据集构建、实验设计和实验结果分析。

通过实验验证，该方法在提取产品评论中的关键词方面表现出了较高的效果。

总结指出基于TextRank的产品评论关键词抽取方法具有重要意义，并展望了未来的研究方向。

这项研究将为产品评论分析和商业决策提供有益参考，推动相关领域的发展。

【关键词】TextRank算法、产品评论、关键词抽取、数据集、实验设计、实验结果、分析、研究背景、研究目的、研究意义、结论、未来研究方向、文本处理、自然语言处理、信息抽取、文本挖掘、算法应用、文本分析1. 引言1.1 研究背景产品评论关键词抽取是自然语言处理领域的一个重要问题，它可以帮助企业更好地理解用户对产品的态度和需求。

随着互联网的发展，每天产生的产品评论数量庞大，传统的人工方法已经无法满足对评论信息进行有效分析的需求。

基于自动化方法进行产品评论关键词抽取成为了研究和应用的热点之一。

本研究旨在探索基于TextRank算法的产品评论关键词抽取方法，提高关键词抽取的准确性和可靠性。

通过构建合适的数据集，并设计有效的实验方案，我们希望能够找出更加有效的关键词抽取方法，为产品评论分析提供更有力的支持。

通过本研究，我们可以更好地理解用户对产品的喜好和需求，为企业的产品改进和市场营销提供指导。

1.2 研究目的本研究的目的是通过基于TextRank算法的产品评论关键词抽取方法研究，探索如何有效地从海量产品评论中提取出具有代表性和重要性的关键词。

具体来说，我们希望通过研究产品评论文本的特点和结构，结合TextRank算法的优势，能够更精准地识别出对产品特征和性能评价最具有决定性作用的关键词，为消费者提供更加准确的参考信息，帮助他们做出更明智的购买决策。

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法研究

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法研究1. 引言1.1 研究背景产品评论在现代社会中扮演着重要的角色，消费者通常会通过产品评论来了解一个商品的优缺点以及用户的真实体验。

产品评论中的关键信息往往被淹没在大量无关内容中，给消费者带来阅读困难。

如何快速准确地提取产品评论中的关键词成为了一个亟待解决的问题。

通过本研究，可以更好地挖掘产品评论中的有用信息，帮助消费者快速了解一个商品的品质和特点，节省购物时间和提升购物体验。

对于商家来说，也可以通过产品评论关键词抽取方法更加准确地了解消费者对于商品的需求和偏好，为产品改进和营销策略提供参考。

【2000字】1.2 研究意义产品评论关键词抽取作为自然语言处理中的一个重要任务，对于帮助消费者快速了解产品特点、优缺点起着至关重要的作用。

而传统的关键词抽取方法往往存在着局限性，无法很好地适应产品评论文本的特点。

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法的研究具有非常重要的意义。

通过深入研究和探索TextRank算法，可以有效提高产品评论文本中关键词抽取的准确度和效率。

由于TextRank算法能够通过分析文本中词语之间的关联性来确定关键词权重，因此可以更准确地捕捉到产品评论文本中的关键信息，帮助消费者更好地了解产品特点。

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法的研究可以为企业提供宝贵的市场分析数据。

通过分析产品评论文本中的关键词，企业可以了解消费者对产品的评价和需求，进而调整产品设计和营销策略，提升产品竞争力，满足消费者的需求。

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法的研究具有重要的理论和实践意义，可以提高产品评论文本的信息获取和分析效率，为消费者和企业提供更好的服务和决策支持。

【研究意义】2. 正文2.1 TextRank算法介绍TextRank算法是一种基于图的文本关键词抽取算法，它通过分析文本中单词之间的相互关联性来确定文本中最重要的关键词。

该算法最初由Page等人在2005年提出，被广泛应用于文本摘要和关键词抽取等自然语言处理任务中。

自然语言处理中的关键词抽取算法研究

自然语言处理中的关键词抽取算法研究自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）领域的重要研究方向之一，它涉及计算机对人类自然语言进行理解和处理，其中关键词抽取（Keyword Extraction）是一项重要的任务，它是指从文本中自动抽取出能够代表文本主题或内容的关键词和短语。

本文将重点介绍自然语言处理中的关键词抽取算法研究，并按照以下类别分别进行讨论：基于统计模型的关键词抽取算法、基于机器学习的关键词抽取算法和基于深度学习的关键词抽取算法。

一、基于统计模型的关键词抽取算法基于统计模型的关键词抽取算法主要依赖于文本中词语的频率和位置信息，目前应用较为广泛的算法有TF-IDF、TextRank和LSA。

1. TF-IDF算法TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法是一种常用的信息检索算法，它通过计算词频和文档逆向频率来确定关键词的重要性。

具体而言，TF值表示某个词在文本中出现的频率，IDF值表示该词在文本集合中出现的文档频率的倒数。

TF-IDF算法将TF值和IDF值相乘得到关键词的权重值，然后按照权重值从高到低进行排序，选取排在前面的词语作为文本的关键词。

2. TextRank算法TextRank算法是一种基于图模型的关键词抽取算法，它将文本中的词语作为节点，将它们之间的共现关系作为边，构建成一个带权有向图。

然后通过迭代计算每个节点的权重值，得到文本中的关键词。

TextRank算法的主要思想是基于PageRank算法，PageRank算法是一种用于网页排序的算法，在网页排名中使用广泛。

3. LSA算法LSA（Latent Semantic Analysis）算法是一种基于矩阵分解的关键词抽取算法，它通过将文本中的词语和文档映射到一个低维语义空间中，然后计算它们之间的相似度，得到文本的主题和关键词。

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法研究

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法研究摘要：随着互联网的普及和电子商务的发展，产品评论在消费者购物决策中扮演着至关重要的角色。

面对庞大的评论数据，如何从中提取关键词，对评论进行分析和挖掘成为了一项具有挑战性的任务。

本文基于TextRank算法，提出了一种产品评论关键词抽取方法，并对其在真实数据集上进行了验证和分析。

实验结果表明，该方法在关键词提取方面具有较好的效果，可为产品评论的情感分析和消费者决策提供有力支持。

关键词：产品评论；关键词抽取；TextRank算法；情感分析；消费者决策1.引言在互联网时代，消费者在购物决策中往往会参考大量的产品评论信息。

产品评论不仅是消费者了解产品性能、质量等方面的重要依据，也是企业了解消费者需求和改进产品的重要渠道。

随着互联网信息的爆炸性增长，产品评论数据量庞大，如何从中提取有用的信息成为了一项具有挑战性的任务。

关键词抽取作为文本挖掘的基础任务之一，在产品评论分析中具有重要意义。

传统的关键词抽取方法主要基于词频、TF-IDF等统计特征，这些方法往往对文本结构和语义信息不敏感，且容易受到一些无关词的干扰。

基于图模型的关键词抽取方法逐渐成为研究热点。

TextRank算法作为图模型中的一种典型代表，以其简单有效的特点在文本关键词抽取任务中得到了广泛应用。

本文针对产品评论关键词抽取这一具体应用场景，基于TextRank算法提出了一种产品评论关键词抽取方法，并在真实数据集上进行了验证和分析。

文章的结构安排如下：首先介绍相关研究现状，然后详细描述所提出的基于TextRank的关键词抽取方法，接着进行实验验证和分析，最后总结全文并展望未来工作。

TextRank算法作为图模型中的一种典型代表，是由PageRank算法演变而来。

它采用了图模型的思想，将文本中的词语作为图中的节点，通过词语之间的相似度构建一张带权有向图，然后通过迭代计算得到每个词语的权重，最终得到关键词。

一种基于LDA模型的关键词抽取方法

一种基于LDA模型的关键词抽取方法朱泽德;李淼;张健;曾伟辉;曾新华【摘要】为解决现有方法未能综合考察文档主题的全面性、关键词的可读性以及差异性，提出一种基于文档隐含主题的关键词抽取新算法TFITF。

算法根据大规模语料产生隐含主题模型计算词汇对主题的TFITF权重并进一步产生词汇对文档的权重，利用共现信息排序和选择相邻词汇形成候选关键短语，再使用相似性排除隐含主题一致的冗余短语。

此外，从文档统计信息、词汇链和主题分析3方面来进行关键词抽取的对比测试，实验在1040篇中文摘要及5408个关键词构成的测试集上展开。

结果表明，算法有效地提高文档关键词抽取的准确率与召回率。

%Due to the shortage of the comprehensive analysis of the coverage of document topics, the readability and difference of keyphrases, a new algorithm of keyphrase extraction TFITF based on the implicit topic model was put forward. The algorithm adopted the large-scale corpus and producted latent topic model to calculate the TFITF weight of vocabulary on the topic and further generate the weight of vocabulary on the document. And adjacent lexical was ranked and picked out as candidate keyphrases based on co-occurrence information. Then according to the similarity of vocabulary topics, redundant phrases were eliminated. In addition, the comparative experiments of candidate keyphrases were executed by document statistical information, vocabulary chain and topic information. The experimental results, which were carried out on an evaluation dataset including 1 040 Chinese documents and 5 408 standardkeyphrases, demonstrate that the method can effectively improve the precision and recall of keyphrase extraction.【期刊名称】《中南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)006【总页数】7页(P2142-2148)【关键词】信息抽取;关键词抽取;LDA 模型;主题相似性【作者】朱泽德;李淼;张健;曾伟辉;曾新华【作者单位】中国科学技术大学自动化系，安徽合肥，230026; 中国科学院合肥智能机械研究所，安徽合肥，230031;中国科学院合肥智能机械研究所，安徽合肥，230031;中国科学院合肥智能机械研究所，安徽合肥，230031;中国科学院合肥智能机械研究所，安徽合肥，230031;中国科学院合肥智能机械研究所，安徽合肥，230031【正文语种】中文【中图分类】TP391关键词多为几个词或短语构成的文档内容概要，关键词抽取是信息时代人们从海量文档数据中快速、准确地掌握感兴趣内容的重要途径。

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法研究

基于TextRank的产品评论关键词抽取方法研究【摘要】本研究基于TextRank算法，旨在研究产品评论关键词抽取方法。

通过介绍TextRank算法和产品评论关键词抽取方法，设计了相应的实验方案，并得出了实验结果。

实验结果表明该方法在产品评论中能够准确提取关键词。

在讨论部分分析了实验结果，并提出了一些改进建议。

结论指出该方法的有效性，并展望未来的研究方向。

本研究为产品评论关键词抽取提供了一种有效的方法，对于分析产品评论具有重要意义。

【关键词】TextRank、产品评论、关键词抽取、研究背景、研究意义、算法介绍、实验设计、实验结果、讨论、结论、展望1. 引言1.1 研究背景产品评论在互联网时代已经成为消费者选择商品的重要依据，消费者在购买商品之前会通过阅读其他消费者的评论来获取关于商品的信息和评价。

随着互联网信息量的急剧增加，消费者往往会面临信息过载的问题，因此如何从海量评论中快速准确地提取出关键信息变得至关重要。

在此背景下，基于TextRank的产品评论关键词抽取方法应运而生。

TextRank算法是一种文本关键词抽取算法，通过计算文本中词语之间的相互关联度，从而提取出文本中的关键词。

将TextRank算法应用于产品评论关键词抽取领域，可以帮助消费者快速获取评论中的关键信息，节省他们的时间和精力。

通过研究基于TextRank的产品评论关键词抽取方法，可以提高消费者对商品评论的理解和分析能力，帮助他们更好地选择适合自己的商品。

对于商家来说，也可以通过分析评论中的关键词来了解消费者的需求和偏好，从而改进产品和服务，提升用户体验，增加销售额。

研究该方法具有重要的实际意义和应用前景。

1.2 研究意义产品评论在现代社会中扮演着越来越重要的角色，消费者倾向于在购买之前寻找他人的使用经验和评价。

而产品评论中的关键词抽取则可以帮助我们更快速地了解消费者对产品的看法和评价，从而指导生产厂商改进产品设计和营销策略。

基于TextRank的关键词抽取方法具有简单高效的特点，通过分析评论文本中的关键词，可以帮助我们更快速地了解产品的优缺点，从而提升用户体验。

基于TextRank算法的文本摘要

基于TextRank算法的⽂本摘要本⽂介绍TextRank算法及其在多篇单领域⽂本数据中抽取句⼦组成摘要中的应⽤。

TextRank 算法是⼀种⽤于⽂本的基于图的排序算法，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。

本⽂介绍了抽取型⽂本摘要算法TextRank，并使⽤Python实现TextRank算法在多篇单领域⽂本数据中抽取句⼦组成摘要的应⽤。

介绍⽂本摘要是⾃然语⾔处理（NLP）的应⽤之⼀，⼀定会对我们的⽣活产⽣巨⼤影响。

随着数字媒体的发展和出版业的不断增长，谁还会有时间完整地浏览整篇⽂章、⽂档、书籍来决定它们是否有⽤呢？值得⾼兴的是，这项技术已经在这⾥了。

你有没有⽤过inshorts这个⼿机app？它是⼀个创新的新闻app，可以将新闻⽂章转化成⼀篇60字的摘要，这正是我们将在本⽂中学习的内容——⾃动⽂本摘要。

⾃动⽂本摘要是⾃然语⾔处理（NLP）领域中最具挑战性和最有趣的问题之⼀。

它是⼀个从多种⽂本资源（如书籍、新闻⽂章、博客帖⼦、研究类论⽂、电⼦邮件和微博）⽣成简洁⽽有意义的⽂本摘要的过程。

由于⼤量⽂本数据的可获得性，⽬前对⾃动⽂本摘要系统的需求激增。

通过本⽂，我们将探索⽂本摘要领域，将了解TextRank算法原理，并将在Python中实现该算法。

上车，这将是⼀段有趣的旅程！⽬录⼀、⽂本摘要⽅法⼆、TextRank算法介绍三、TextRank算法四、问题背景介绍五、TextRank算法实现六、下⼀步是什么？⼀、⽂本摘要⽅法早在20世纪50年代，⾃动⽂本摘要已经吸引了⼈们的关注。

在20世纪50年代后期，Hans Peter Luhn发表了⼀篇名为《The automatic creation of literature abstract》的研究论⽂，它利⽤词频和词组频率等特征从⽂本中提取重要句⼦，⽤于总结内容。

基于LDA的微博短文本分类技术的研究与实现共3篇

基于LDA的微博短文本分类技术的研究与实现共3篇基于LDA的微博短文本分类技术的研究与实现1基于LDA的微博短文本分类技术的研究与实现随着社交媒体的流行和普及，微博已经成为了人们日常生活中分享信息和表达意见的主要途径之一。

然而，由于微博文本篇幅短小，信息量有限，文字表述不够严谨等特点，微博短文本分类成为了一项极具挑战性的任务。

因此，基于LDA（Latent Dirichlet Allocation）的微博短文本分类技术应运而生，成为了解决该问题的有效手段。

LDA是一种主题模型，旨在通过推断每个文档的概率分布来描述文本语料中隐藏的主题。

其主要思想为：将每个文档视为一组不同主题的混合，同时将每个主题视为一组不同单词的混合。

通过对文档中出现的词汇进行统计分析，利用贝叶斯网络和EM算法来确定潜在的主题数量和每个主题中单词的分布，从而将文本分类为包含不同主题的类别。

在此基础上，本文利用LDA模型搭建了微博短文本分类的框架，并进行了技术实现和实验验证。

首先，通过爬取微博数据，对文本进行预处理，剔除无关信息和停用词，并进行分词和词性标注，以提取文本特征。

然后，建立LDA主题模型，通过训练集对模型进行训练，并利用测试集进行模型评估和分类预测。

最后，利用精确率、召回率和F1值等指标对实验结果进行评估。

实验结果表明，本文提出的基于LDA的微博短文本分类技术具有较高的准确度和稳定性，并可以对微博文本进行有效分类和挖掘。

该方法不仅可以提高微博信息传播的效率和准确性，而且能够为用户提供个性化的信息服务，为相关领域的研究和应用提供了有力支持。

需要注意的是，在实际应用中，本文提出的方法还存在一些局限性和改进空间。

例如，一些主题容易受到文本长度的影响，长文本更容易被归为多个主题，因此需要进一步优化模型，增加对文本长度的考虑。

此外，LDA模型中需要指定主题数量，该数量的选择也会对分类结果产生影响，因此需要对主题数量进行合理确定。

融合统计学和TextRank的生物医学文献关键短语抽取

融合统计学和TextRank的生物医学文献关键短语抽取魏赟;孙先朋【摘要】Keyphrase extraction plays a significant role in text clustering, classification, retrieval and so on.This paper uses the classic TF-IDF algorithm to improve the quality of text keyphrase extraction.By studying the TF-IDF algorithm, it is found that the TF-IDF can extract the text keywords by using the single text information and the text collection information.On this basis, this paper proposes a keyphrase extraction method by combining TF-IDF, TextRank, statistical knowledge and inverse document frequency sorting by candidate keyphrase.Based on the TextRank, this method calculates the weight of the words by TF-IDF to get the word score.And then use the statistical knowledge from the previous step to select the phrases of the phrase selected candidate keyphrases.Finally, the candidate keyphrases are sorted by the idea of inverse document frequency.Experiments show that the accuracy of this model is 2% higher than that of classical TextRank model, and the recall rate increased by 4.5% and F-measure increased by 3.4%.%关键短语的抽取在文本聚类、分类、检索等方面有着重要的作用.利用经典的TF-IDF算法来提高文本关键短语抽取的质量.通过对TF-IDF算法的研究,发现TF-IDF可以综合利用单个文本信息和文本集合信息抽取文本关鍵词.在此基础上,提出一种综合TF-IDF;TextRank;统计学知识抽取关键短语的方法和利用候选关键短语逆向文档频率排序的方法.该方法在TextRank基础上,通过TF-IDF引入词的文本集合信息计算词之间权重得到词的得分.然后利用统计学知识从上一步选出词组成的短语筛选出候选关键短语.最后利用逆向文档频率的思想对候选关键短语排序.实验证明,该模型相比于经典TextRank模型准确率提高了2%,召回率提高了4.5%,F-measure提高了3.4%.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2017(034)006【总页数】4页(P27-30)【关键词】TextRank;关键短语抽取;TF-IDF;逆向文档频率【作者】魏赟;孙先朋【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海 200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海 200093【正文语种】中文【中图分类】TP311关键词抽取技术是信息处理领域的核心技术。

一种基于LDA和TextRank的文本关键短语抽取方案的设计与实现

一种基于LDA和TextRank的文本关键短语抽取方案的设计与实现郎冬冬;刘晨晨;冯旭鹏;刘利军;黄青松【摘要】为了抽取出更能反映文本主题的关键词,也为了解决文本关键短语抽取任务中主题信息缺失的问题,提出一种基于LDA和TextRank的单文本关键短语抽取方法.该方法利用LDA模型对语料库中的文本进行主题挖掘,并融入目标文本中的主题覆盖度和词语共现关系构建无向加权词图;引入节点词汇主题影响力因素根据词语主题相关性来修改节点间的随机跳转概率,在词图的基础上运用TextRank算法获取候选关键词排序;再利用bootstraping算法的思想迭代生成表意性更强的关键短语.实验表明,该方法可有效提取出表意性强且涵盖文本主题信息的关键短语.%In order to extract the key words which can better reflect the theme of the text and to solve the problem of lacking of the theme information in the task of extracting the key phrases of the text, a key phrase extraction method based on LDA and TextRank was proposed.This method firstly used the LDA model for topic mining of the text in the corpus and constructed the undirected weighted word graph integrating the subject coverage and words co -occurrence in the target text.Then, by introducing the influence factors of subject nouns, the probability of random jumps between nodes was modified according to the topic relevance of words,and the TextRank algorithm was used to obtain the ranking of candidate keywords based on the word map.Finally,we used the idea of bootstrapping algorithm to iteratively generate more expressive key phrases.Experimental results showed that the method could effectivelyextract the key phrases which expressed well and covered text subject information.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2018(035)003【总页数】7页(P54-60)【关键词】关键短语抽取;LDA模型;主题挖掘;TextRank;主题影响力【作者】郎冬冬;刘晨晨;冯旭鹏;刘利军;黄青松【作者单位】昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500;云南省计算机应用重点实验室云南昆明650500【正文语种】中文【中图分类】TP30 引言关键短语被定义为针对一篇或多篇文档具有总结性的词或短语的集合。

一种基于TextRank的文本二次聚类算法

一种基于TextRank的文本二次聚类算法潘晓英;胡开开;朱静【摘要】针对传统文本聚类技术中存在的聚类精度一般或者运算时间复杂度过高等问题，文中首先介绍了两种较为常用的文本聚类技术：基于划分的K-means和基于主题模型的LDA。

在分析各自缺陷的基础上，提出一种基于TextRank的文本二次聚类算法。

该算法借鉴主题模型的思想，在传统的聚类过程中引入词聚类，并在关键词提取阶段融合词语的位置与跨度特征，减少了由局部关键词作为全局关键词带来的误差。

实验结果表明，改进后的算法在聚类效果上要优于传统的VSM 聚类和基于主题模型的LDA算法。

%In view of the existing problems in the traditional text clustering technology,such as the general accuracy or the higher time complexity,two kinds of the commonly used text clustering technology are introduced at first,including K -means based on the division and LDA based on the theme. On the basis of the analysis of their respective defects,a secondary text clustering algorithm based on the TextRank is presented. Reference of idea of theme model,the algorithm introduces the word clustering in the process of traditional cluste-ring,and merges the futures of location and span in the keyword extraction phase,reducing the error by local keywords as global key-words. The experimental results show that the improved algorithm on the cluster effect is superior to the traditional VSM clustering and LDA algorithm based on the theme model.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2016(026)008【总页数】5页(P7-11)【关键词】文本聚类;TextRank;提取;向量空间模型;LDA【作者】潘晓英;胡开开;朱静【作者单位】西安邮电大学计算机学院，陕西西安 710121;西安邮电大学计算机学院，陕西西安 710121;西安邮电大学计算机学院，陕西西安 710121【正文语种】中文【中图分类】TP391.9随着大数据时代的来临，互联网上的文档数据呈爆炸式增长，如何从这些海量数据中获取有效信息已经成为NLP(Nature Language Processing，自然语言处理)领域的重点[1]。

文本关键词提取(TFIDF和TextRank)

基于关键词提取的TFIDF和TextRank方法的对比研究题目：开发一个程序，在该程序中，允许输入一段文本（以界面或者文件输入方式均可），该程序自动抽取出包含的关键词，并按照关键词的权重由高到低排序后输出。

完成日期：2016.06.05一、需求分析1.以文本的形式读入数据，将每个单词抽象成一棵树，将单词与单词之间的关系抽象为图。

2.TFIDF算法部分以EXCEL形式将所有数据输出，TextRank算法部分直接以窗口形式输出排名前十位的数据。

3.本程序的目的是在提取文本关键词的同时，比较TFDIF和TextRank算法的准确性和性能方面的差异。

4.测试数据（附后）。

二、概要设计1.抽象数据类型映射树定义如下：ADT Map {数据对象ID：ID是类型为char的元素集合，即为一个单词中的单个字符，称为字符集。

数据对象val：val是类型为double或int的元素集合，为每个单词对应的 TF值或IDF值，称为频率集。

数据对象is_end：is_end是类型为bool的元素集合，判断当前子结点是否为单词末尾数据关系 R :R = { IDVal }IDVal = { word–> num| word ∈ ID，num ∈ val，表示从word到num之间的一一映射}运算符重载：下标运算符 [] : 运算对象为string值，返回对应string值的子树所代表的val值。

算术运算符 =：运算对象为double或int值，等式左值的val值替换为等式右值，并返回当前子树。

算术运算符 +-*/ : 运算对象为double或int值，对其val值进行运算，并返回当前子树。

相等运算符 ==和!= : 运算对象为val值，判断其val值是否相等，返回对应的bool值。

基本操作：InitMap (&T);操作结果：构造空树。

DestroyMap (&T);初始条件：树T存在。

操作结果：构造空树。

一种基于LDA模型的主题句抽取方法

一种基于LDA模型的主题句抽取方法王力;李培峰;朱巧明【摘要】This paper proposes a novel topic sentence extraction approach based on model LDA on basis of acquiring candidate topic sentences through the topic-related and query-based keyword expansion. It can extract fine granularity on the subject and increase the reliability of the certain topical information. On several sub-topics against a target topic, it extracts those topic sentences by means of the reliability calculation according to the smoothness of the topic-sentence probability distribution. The method achieves good result in the special application of sentence extraction on web topic.%在基于Web的主题关键词查询扩展,获取候选主题句的基础上,提出一种基于LDA模型的主题句抽取方法,以抽取粒度较细的主题信息,并增加主题信息的置信度.该方法通过多个侧面对目标主题的衬托,采用LDA模型对主题信息进行建模,利用各个主题概率分布的平滑度进行候选句的可信度计算来抽取主题句.在面向Web的主题句抽取的具体应用中,取得了较好的效果.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(049)002【总页数】6页(P160-164,257)【关键词】隐含狄利克雷分配(LDA);主题模型;主题句抽取;信息融合【作者】王力;李培峰;朱巧明【作者单位】苏州大学计算机科学和技术学院,江苏苏州215006;江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏苏州215006;苏州大学计算机科学和技术学院,江苏苏州215006;江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏苏州215006;苏州大学计算机科学和技术学院,江苏苏州215006;江苏省计算机信息处理技术重点实验室,江苏苏州215006【正文语种】中文【中图分类】TP391.12主题句是表示文本或文档集主题内容的重要方式，主题句抽取是文本分类、信息检索、自动文摘等文本自动处理应用的基础性工作。