基于TextRank的文本摘要算法 题目描述 TextRank是一种基于图排序算法的无监督文本摘要方法，它通过将文本单元（如句子）视为图中的节点，利用节点之间的相似性构建边，最终根据节点权重自动提取关键句子生成摘要。本题目要求理解TextRank的核心思想、掌握图的构建方法以及权重迭代计算过程。 解题过程 1. 算法思想基础 TextRank借鉴了Google的PageRank算法思想：将文本中的句子看作网页，句子间的相似性代替网页间的超链接 核心假设：与多个句子相似度高的句子更可能包含重要信息 无需训练数据，属于无监督方法，适用于单文档摘要 2. 文本预处理 将输入文档分割为句子列表：使用句号、问号等标点进行分割 对每个句子进行分词处理：将句子拆分为单词序列 去除停用词（如"的"、"是"等无实义词汇）和标点符号 可选步骤：进行词性标注保留名词、动词等实词 3. 构建句子相似度图 将每个句子作为图的一个节点 计算任意两个句子之间的相似度作为边权重 相似度计算通常采用词重叠度方法： 将句子表示为词语集合 使用改进的Jaccard系数：相似度 = 共现词语数 / (log(句子A词语数) + log(句子B词语数)) 这种归一化处理避免长句子获得不公平优势 4. 迭代计算句子权重 初始化每个句子的权重为1 使用以下公式迭代更新权重： WS(V_ i) = (1-d) + d × Σ_ {V_ j∈In(V_ i)} [ w_ ji / Σ_ {V_ k∈Out(V_ j)} w_ jk × WS(V_ j) ] 其中： WS(V_ i)表示句子i的权重 d为阻尼系数（通常设为0.85） In(V_ i)表示指向节点i的所有节点 w_ ji表示从句子j到句子i的相似度 分母部分是对节点j的所有出边权重求和 5. 收敛判断与摘要生成 重复迭代直到权重变化小于设定阈值（如0.0001） 按权重得分对句子进行降序排序 选择排名最高的前k个句子（k可根据摘要比例设定） 按原文顺序输出选定句子，形成最终摘要 6. 关键参数说明 阻尼系数d：控制随机跳转概率，通常取0.85 收敛阈值：决定迭代精度，常用0.0001 窗口大小：计算相似度时考虑的词语窗口 摘要比例：通常取原文长度的20%-30% 通过这种基于图排序的方法，TextRank能有效识别文本中的核心句子，生成质量较高的自动摘要。