TextRank提取关键词实现原理

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TextRank是在Google的PageRank算法启发下，针对文本里的句子设计的权重算法，目标是自动摘要。它利用投票的原理，让每一个单词给它的邻居（术语称窗口）投赞成票，票的权重取决于自己的票数。这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论，PageRank采用矩阵迭代收敛的方式解决了这个悖论。TextRank也不例外：

PageRank的计算公式：

创新扩散曲线

TextRank的计算公式：

正规的TextRank公式在PageRank的公式的基础上，引入了边的权值的概念，代表两个句子的相似度。
创新扩散曲线

但是很明显我只想计算关键字，如果把一个单词视为一个句子的话，那么所有句子（单词）构成的边的权重都是0（没有交集，没有相似性），所以分子分母的权值w约掉了，算法退化为PageRank。所以说，这里称关键字提取算法为PageRank也不为过。

Java实现

先看看测试数据

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程序员(英文Programmer)是从事程序开发、维护的专业人员。
一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员，但两者的
界限并不非常清楚，特别是在中国。软件从业人员分为初级
程序员、高级程序员、系统分析员和项目经理四大类。

我取出了百度百科关于“程序员”的定义作为测试用例，很明显，这段定义的关键字应当是“程序员”并且“程序员”的得分应当最高。

首先对这句话分词，这里可以借助各种分词项目，比如HanLP分词，得出分词结果：

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[程序员/n, (, 英文/nz, programmer/en, ), 是/v, 从事/v, 程序/n, 
开发/v, 、/w, 维护/v, 的/uj, 专业/n, 人员/n, 。/w, 一般/a, 
将/d, 程序员/n, 分为/v, 程序/n, 设计/vn, 人员/n, 和/c, 
程序/n, 编码/n, 人员/n, ，/w, 但/c, 两者/r, 的/uj, 界限/n, 
并/c, 不/d, 非常/d, 清楚/a, ，/w, 特别/d, 是/v, 在/p, 中国/ns, 。
/w, 软件/n, 从业/b, 人员/n, 分为/v, 初级/b, 程序员/n, 、
/w, 高级/a, 程序员/n, 、/w, 系统/n, 分析员/n, 和/c, 项目/n,
 经理/n, 四/m, 大/a, 类/q, 。/w]

然后去掉里面的停用词，这里我去掉了标点符号、常用词、以及“名词、动词、形容词、副词之外的词”。得出实际有用的词语：

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[程序员, 英文, 程序, 开发, 维护, 专业, 人员, 程序员, 
分为, 程序, 设计, 人员, 程序, 编码, 人员, 界限, 特别, 
中国, 软件, 人员, 分为, 程序员, 高级, 程序员, 系统, 
分析员, 项目, 经理]

下面是代码实现的关键：

之后建立两个大小为5的窗口，每个单词将票投给它身前身后距离5以内的单词（中括号的词排名不分先后，但原始分词顺序不可以打乱）： 
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{开发=[专业, 程序员, 维护, 英文, 程序, 人员],

 软件=[程序员, 分为, 界限, 高级, 中国, 特别, 人员],

 程序员=[开发, 软件, 分析员, 维护, 系统, 项目, 经理, 分为, 英文, 程序, 专业, 设计, 高级, 人员, 中国],

 分析员=[程序员, 系统, 项目, 经理, 高级],

 维护=[专业, 开发, 程序员, 分为, 英文, 程序, 人员],

 系统=[程序员, 分析员, 项目, 经理, 分为, 高级],

 项目=[程序员, 分析员, 系统, 经理, 高级],

 经理=[程序员, 分析员, 系统, 项目],

 分为=[专业, 软件, 设计, 程序员, 维护, 系统, 高级, 程序, 中国, 特别, 人员],

 英文=[专业, 开发, 程序员, 维护, 程序],

 程序=[专业, 开发, 设计, 程序员, 编码, 维护, 界限, 分为, 英文, 特别, 人员],

 特别=[软件, 编码, 分为, 界限, 程序, 中国, 人员],

 专业=[开发, 程序员, 维护, 分为, 英文, 程序, 人员],

 设计=[程序员, 编码, 分为, 程序, 人员],

 编码=[设计, 界限, 程序, 中国, 特别, 人员],

 界限=[软件, 编码, 程序, 中国, 特别, 人员],

 高级=[程序员, 软件, 分析员, 系统, 项目, 分为, 人员],

 中国=[程序员, 软件, 编码, 分为, 界限, 特别, 人员],

 人员=[开发, 程序员, 软件, 维护, 分为, 程序, 特别, 专业, 设计, 编码, 界限, 高级, 中国]}

然后开始迭代投票，代码没什么难的，就是按照原论文算法过程简单的实现了一遍，这里简单给个注释，省得以后看起来麻烦：

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for (int i = 0; i < max_iter; ++i) //最外层条件是算法设定的最大迭代次数
       {
           Map<String, Float> m = new HashMap<String, Float>(); //<单词，分数>
           float max_diff = 0; //算法终止收敛值
           //一个entry代表一个窗口列表，例如： 设计=[程序员, 编码, 分为, 程序, 人员]
           //按照这个entry来举例解释下面的代码
           for (Map.Entry<String, Set<String>> entry : words.entrySet()) 
           {
               String key = entry.getKey();  //设计
               Set<String> value = entry.getValue();  //[程序员, 编码, 分为, 程序, 人员]
               m.put(key, 1 - d);  //公式里面的（1-d）
               for (String other : value) //对value列表中的单词进行遍历
               {
                   int size = words.get(other).size(); //单词的度
                   if (key.equals(other) || size == 0) continue; //保证列表单词与待求单词不同
                   m.put(key, m.get(key) + d / size * (score.get(other) == null ? 0 : score.get(other)));
               }
               //每次计算分数后要计算误差与收敛值的差值
               max_diff = Math.max(max_diff, Math.abs(m.get(key) - (score.get(key) == null ? 0 : score.get(key))));
           }
           score = m;
           if (max_diff <= min_diff) break;
       }

排序后的投票结果：

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[程序员=1.9249977,

人员=1.6290349,

分为=1.4027836,

程序=1.4025855,

高级=0.9747374,

软件=0.93525416,

中国=0.93414587,

特别=0.93352026,

维护=0.9321688,

专业=0.9321688,

系统=0.885048,

编码=0.82671607,

界限=0.82206935,

开发=0.82074183,

分析员=0.77101076,

项目=0.77101076,

英文=0.7098714,

设计=0.6992446,

经理=0.64640945]
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