TextRank算法及Python实现关键词抽取

TextRank算法及Python实现关键词抽取

TextRank算法是一种基于图的排序算法，可以用于文本的关键词提取、摘要生成和文本相似性计算等任务。它的核心思想是用图的节点表示文本中的单词或短语，用边表示它们之间的关系，并通过迭代更新节点的权重来计算出每个节点的重要程度。

使用TextRank算法进行关键词抽取需要进行如下步骤：

1. 对文本进行分句和分词处理，得到一个包含多个句子和单词的列表。
2. 基于分词结果构建无向图，其中每个单词作为节点，若两个单词在同一个句子中出现，则它们之间存在一条边，边的权重可以设为它们的共现频率。
3. 对图进行迭代计算，更新每个节点的权重，直到收敛为止。节点的权重可表示为与其相连的边的权重之和，除以相邻节点的度数之和。
4. 根据节点的权重从大到小排序，选取前N个节点作为关键词。

下面是一个简单的Python实现：

import jieba
from itertools import product
from collections import defaultdict

def