基于TextRank的关键词提取算法 我将为您详细讲解TextRank算法在关键词提取中的应用。这个算法基于图排序思想，能够从文本中自动提取关键信息。 一、算法背景与问题定义 关键词提取是自然语言处理中的重要任务，旨在从文档中自动识别最具代表性的词汇或短语。传统方法如TF-IDF需要外部语料库支持，而TextRank是一种基于文档本身内容的无监督方法。 二、算法核心思想 TextRank借鉴了Google的PageRank算法思想，将文本单元（词或短语）视为图中的节点，通过计算节点之间的相似性建立边，最终根据节点的重要性进行排序。 三、算法详细步骤 步骤1：文本预处理 将输入文本分割成句子 对每个句子进行分词和词性标注 保留特定词性的词汇（通常包括名词、动词、形容词等实词） 示例：对于句子"机器学习是人工智能的重要分支"，经过预处理后得到[ "机器学习", "人工智能", "重要", "分支" ] 步骤2：构建候选关键词图 将每个候选词作为图中的一个节点 设置滑动窗口（通常为2-5个词） 在窗口内共现的词对之间建立无向边 边的权重初始化为1，如果边已存在则权重加1 步骤3：计算词图节点权重 使用TextRank公式迭代计算每个节点的权重： 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)表示节点V_ i的权重 d是阻尼系数，通常设为0.85 In(V_ i)是指向节点V_ i的所有节点集合 Out(V_ j)是节点V_ j指向的所有节点集合 w_ ji是节点V_ j到V_ i的边权重 步骤4：迭代计算与收敛 初始化所有节点权重为1 重复步骤3中的计算，直到权重变化小于预设阈值或达到最大迭代次数 通常经过20-30次迭代后能够收敛 步骤5：关键词选择与排序 根据最终权重对所有候选词进行降序排列 选择权重最高的K个词作为最终关键词 可以根据需要合并相邻的关键词形成关键短语 四、算法变体与优化 位置加权TextRank： 考虑词在文档中出现的位置，标题、段首等位置的词赋予更高权重 语义增强TextRank： 使用词向量计算语义相似度，而不仅仅是共现关系 多词短语TextRank： 直接以短语为单位构建图，提取更完整的关键短语 五、应用实例分析 假设处理文本："深度学习在计算机视觉领域取得重大突破。卷积神经网络是深度学习的核心技术之一。目标检测和图像分类是计算机视觉的重要任务。" 提取过程： 预处理后得到候选词：[ "深度学习","计算机视觉","重大突破","卷积神经网络","核心技术","目标检测","图像分类","重要任务" ] 构建图结构，基于共现关系建立连接 经过迭代计算，"深度学习"和"计算机视觉"获得最高权重 最终提取关键词：[ "深度学习", "计算机视觉", "卷积神经网络" ] 六、算法优势与局限 优势： 无需训练数据 语言无关性 计算效率较高 结果可解释性强 局限： 对短文本效果较差 忽略语义信息（基础版本） 可能提取出高频但非关键的词 这个算法因其简单有效而在实际应用中广受欢迎，特别适合需要快速提取关键词的场景。