TextRank 算法 关键词提取

参考论文：Rada Mihalcea《TextRank：Bring Order into texts》。

TextRank将文本中的语法单元视作图中的节点，如果两个语法单元存在一定语法关系（例如共现），则这两个语法单元在图中就会有一条边相互连接，通过一定的迭代次数，最终不同的节点会有不同的权重，权重高的语法单元可以作为关键词。

节点的权重不仅依赖于它的入度结点，还依赖于这些入度结点的权重，入度结点越多，入度结点的权重越大，说明这个结点的权重越高；任两点 Vi , Vj 之间边的权重为 wji , 对于一个给定的点 Vi, in(Vi) 为 指 向 该 点 的 点 集 合 , Out(Vi) 为点 Vi 指向的点集合。

TextRank迭代计算公式为：

 

其中, d 为阻尼系数, 取值范围为 0 到 1, 代表从某一特定点指向其他任意点的概率, 一般取值为 0.85。使用TextRank 算法计算各点的得分时, 需要给图中的点指定任意的初值, 并递归计算直到收敛, 即任意一点的误差率小于给定的极限值时就可以达到收敛, 一般该极限值取 0.0001。算法通用流程：

TextRank用于"关键词抽取"：

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