9、自然语言处理中的图算法与嵌入技术

自然语言处理中的图算法与嵌入技术

1. 基于图的文本提取式摘要算法

1.1 方法概述

基于图的文本提取式摘要算法在文本分析领域有重要应用，尤其在自然语言处理（NLP）的机器学习算法中，可用于关键词评分。该算法主要采用提取式摘要方法，从输入文档中找出最相关的句子。具体流程如下：

graph LR
    A[输入文本] --> B[文本预处理与拆分]
    B --> C[句子的向量表示]
    C --> D[计算相似度得分]
    D --> E[图表示]
    E --> F[选择高排名句子并生成摘要]

提取式文本摘要从文本预处理开始，如去除停用词、基于特征提取句子，然后选择并组合这些句子生成摘要。这是一种无监督技术，无需使用标记数据集。

1.2 相似度计算

计算句子间的相似度是该算法的关键，采用了TF - IDF和余弦相似度方法。余弦相似度用于确定文档间的相似性，不考虑文档大小。其计算公式为：
[
\cos\theta = \frac{\sum_{i=1}^{n} a_{i}b_{i}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} a_{i}^{2}}\sqrt{\sum_{i=1}^{n} b_{i}^{2}}}
]
其中，(\sum_{i=1}^{n} a_{i}b_{i}) 是两个向量的点积。在本研究中，使用了60%的压缩率，即选取排名前40%的句子生成摘要。

1.3 实验结果

1.3.1 数据集 <