基于PageRank的关键词提取算法 题目描述 关键词提取是自然语言处理中的基础任务，旨在从文本中自动识别核心词汇。PageRank算法最初用于网页排序，但通过将文本建模为图结构（单词作为节点，共现关系作为边），可将其适配用于关键词重要性评估。本题要求理解如何将PageRank思想应用于关键词提取，并掌握其具体实现步骤。 解题过程 1. 图构建：将文本转化为单词关系图 节点生成 ：对输入文本进行分词、去除停用词（如“的”“和”等无实义词），保留候选关键词（如名词、动词等实词），每个候选词作为图的一个节点。 边构建 ：基于滑动窗口（如窗口大小为2）扫描文本序列。若两个候选词在窗口内共同出现，则在它们之间添加一条无向边。例如句子“自然语言处理算法强大”，窗口内“自然”与“语言”共现，则连接对应节点。 边权重分配 ：通常根据共现频率设置边权重，高频共现的节点间边权重更高。 2. 应用PageRank算法计算节点重要性 PageRank的核心思想是：一个节点的重要性取决于链接到它的其他节点的重要性。其迭代公式为： \[ PR(v) = \frac{1-d}{N} + d \times \sum_ {u \in Neighbors(v)} \frac{PR(u)}{OutDegree(u)} \] 其中： \( PR(v) \) 表示节点 \( v \) 的PageRank值； \( N \) 为节点总数； \( d \)（阻尼系数）通常取0.85，模拟随机跳转到其他节点的概率； \( OutDegree(u) \) 是节点 \( u \) 的出度（即连接的边数）。 迭代过程 ： 初始化所有节点的PR值为 \( \frac{1}{N} \)。 多次迭代更新每个节点的PR值，直到收敛（如连续两次迭代的PR变化小于阈值）。 最终按PR值降序排序，排名最高的节点对应文本的关键词。 3. 后处理与关键词选择 合并重复词或词形变体（如“算法”和“算法们”需归一化）。 根据需求选择Top-K个词作为最终关键词，或设定PR阈值过滤低重要性词。 示例演示 以短文本“深度学习模型需要大量数据训练”为例： 分词后保留候选词：[ "深度学习", "模型", "大量", "数据", "训练" ]。 窗口内共现关系（窗口大小=2）： "深度学习"与"模型"连接 "模型"与"大量"连接 "大量"与"数据"连接 "数据"与"训练"连接 构建图后迭代计算PR值，最终“模型”“数据”可能因连接较多而获得较高权重，被选为关键词。 关键点 PageRank擅长利用图结构捕捉词汇间的间接关联（如“深度学习”通过“模型”间接影响“数据”）。 需注意窗口大小对图密度的影响：过大窗口会引入噪声，过小则可能丢失长距离依赖。