一种基于TextRank的单文本关键字提取算法

• 作者: 余瀚 柳林青 费宁 陈春玲
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: TextRank 单文本关键字 提取算法 有向带权图 马尔可夫状态转移模型
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 705-710
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.03.014

摘要

作为一种经典的文本关键字提取和摘要自动生成算法,TextRank将文本看做若干单词组成的集合,并通过对单词节点图的节点权值进行迭代计算,挖掘单词之间的潜在语义关系.在TextRank节点图模型的基础上,将马尔可夫状态转移模型与节点图相结合,提出节点间边权为条件概率的新模型生成算法TextRank Revised.通过对有标记和无标记的验证集进行验证,证明新的算法在不提升时间复杂度的前提下,通过计算单文本得出的单词排序结果相较于原TextRank算法更加吻合人工对文档的关键字提取结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈春玲	南京邮电大学计算机学院	72	533	13.0	19.0
2	费宁	南京邮电大学计算机学院	14	54	4.0	7.0
3	余瀚	南京邮电大学计算机学院	14	95	5.0	9.0
4	柳林青	南京邮电大学计算机学院	1	18	1.0	1.0