NLP-文本摘要-2004：LexRank（无监督图模型）【属于机器学习范畴；由PageRank网页重要性分数衍生而来；用于文本“关键词”、 “关键句” 提取、抽取式摘要】

最新推荐文章于 2024-09-02 08:58:10 发布
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分类专栏： # NLP/文本摘要 文章标签： 机器学习 自然语言处理 深度学习 LexRank
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《原始论文：LexRank: Graph-based Lexical Centrality as Salience in Text Summarization》

在这里插入图片描述
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句子Si与Sj之间的相似度使用余弦相似度作为相似度计算方式，

如图所示：

在这里插入图片描述

LexRank是一种无监督的基于图形的算法，它使用IDF修改的余弦作为两个句子之间的相似性度量。该相似度用作两个句子之间的图形边缘的权重。LexRank还采用了智能后处理步骤，确保为摘要选择的顶级句子彼此不太相似。

参考资料：
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一、瞎扯 这是我2019年写的第一篇博客，开篇说点题外话，翻了一下博客的记录，上一遍新闻自动摘要生成(一)的博客还是去年7月写的，这大半年的时间里，忙着秋招，忙着找工作，忙着实习，忙着完成毕业设计，以及忙着完成毕业论文，月初提交了毕业论文，也总算有时间可以继续书写博客。记得也是在优快云上结识的一位师姐说的很对，“书写是对思维的缓存”。写博客不仅是对自己学习过程的一些记录，而且在知识输出的书写过...
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（1）What isSentence Centrality and Centroid-based Summarization ？ 　　Extractive summarization works by choosing a subset of the sentences in the original documents. This process can be viewed as ident...
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基于LexRank的自动摘要代码
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一个可以用来对评论进行自动摘要的小程序。稍作修改可以用来对文档进行自动摘要。并且使用到LexRank算法对句子的相似性进行投票打分，确定句子的重要性。代码可用，易扩展。
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Lexrank句子Si与Sj之间的相似度使用余弦相似度作为相似度计算方式，如图所示：
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模型类型：HMM是生成式模型，它同时建模观测序列和隐藏状态序列（相当于标签序列）的联合分布 P ( X , Y ) P(X,Y) P(X,Y)，然后通过贝叶斯规则推导条件概率 P ( Y ∣ X ) P(Y|X) P(Y∣X)。而CRF直接建模条件概率 P ( Y ∣ X ) P(Y|X) P(Y∣X)，更专注于学习决策边界，通常能更好地利用观测数据的特性。特征表达能力：HMM依赖于固定的转移概率和发射概率，而CRF通过特征函数可以灵活地捕获更复杂的观测与标签之间的关系，允许模型学习到更多的上下文信息。
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Algorithm-lexrank.zip
09-17
Algorithm-lexrank.zip,文本摘要的lexank算法,算法是为计算机程序高效、彻底地完成任务而创建的一组详细的准则。
lexrankr:LexRank韩国语
05-22
词库 使用算法的基于聚类的多文档选择性文本摘要。 该存储库是论文的源代码 。 主要为韩语设计，但不仅限于此。 单击查看如何正确安装 。 查看 ，它是使用的更简单的汇总器。 安装 pip install lexrankr 分词器 不包括分词器。 您必须自己实施一个。 例子： from typing import List class MyTokenizer : def __call__ ( self , text : str ) -> List [ str ]: tokens : List [ str ] = text . split () return tokens NKoNLPy 하는 사용 하는이있습니다。 from typing import List from konlpy . tag import Okt cla
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C-LexRank ========== 该项目是使用“LexRank：基于图形的词法中心性作为文本摘要中的显着性”（Erkan 和 Radev）中给出的 Lex Rank 算法的生成科学范式的提取摘要（Vahed Qazvinian，Dragomir R. Radev）的实现 它分为三个阶段： 找出文档中每个节点对的余弦相似度，形成以图中每个句子为节点的加权边图。 使用 Clauset, Newman Moore 算法检测上图中的社区。 使用 Erkan 和 Radev 在 Lex Rank 论文中给出的 Lex 排名方法从每个社区中选择合适的节点。 因此，我们将获得所需的文档文本摘要。
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