# Single line comments start with a hash.
#单行注释由一个井号开头。
""" Multiline strings can be written
using three "'s, and are often used
as comments
三个双引号(或单引号)之间可以写多行字符串，
通常用来写注释。
"""
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最近一直没有更新文章，实在惭愧。伴随着小老弟的职业方向由风控转向了NLP，后面的文章也会集中在NLP领域，希望大家能够继续支持~话不多说，今天来介绍一个简单又高效实用的算法-TextRank。TextRank主要有关键词提取和文本摘要两个功能，在Jieba分词里也有集成，本文将围绕原理、应用及优缺点总结三个方面介绍，欢迎大家一起讨论。在介绍TextRank的原理之前，必须介绍下PageRank，理
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2023-11-23 19:50:03
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实现TextRank算法的Java代码教程
作为一名经验丰富的开发者，我将带领你逐步实现TextRank算法的Java代码。以下是整个实现过程的流程图：
```mermaid
graph TB
A(初始化文本) --> B(分词)
B --> C(构建图)
C --> D(计算PageRank值)
D --> E(获取关键词)
```
现在让我们一步步来实现吧。
## 步骤一：初始化文本
原创
2024-02-04 03:45:09
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TextRank算法 TextRank算法是一种基于图的用于关键词抽取和文档摘要的排序算法，由谷歌的网页重要性排序算法PageRank算法改进而来，它利用一篇文档内部的词语间的共现信息(语义)便可以抽取关键词，它能够从一个给定的文本中抽取出该文本的关键词、关键词组，并使用抽取式的自动文摘方法抽取出该文本的关键句。TextRank算法的基本思想是将文档看作一个词的网络，该网络中的链接表示词与词之间的
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2024-08-07 15:26:14
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TextRank是一种用于自动摘要和关键词提取的算法，它通过对文本中的单词进行图形建模和排名来确定其重要性。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现TextRank算法，并提供代码示例。
## 什么是TextRank
TextRank算法是由Rada Mihalcea和Paul Tarau在2004年提出的，它基于Google的PageRank算法，将文本转化为图形模型，使用图形排序来确定
原创
2023-09-18 06:02:10
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# 如何实现 TextRank 算法 Python
## 一、整体流程
首先，我们需要了解 TextRank 算法的基本原理和流程，然后按照以下步骤实现：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 文本预处理：对文本进行分词、去停用词等操作 |
| 2 | 构建图模型：将文本中的词语构建成图，计算词语之间的相似度 |
| 3 | 计算句子权重：使用 TextRank
原创
2024-07-01 06:34:55
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TextRank算法是一种基于图的文本摘要与关键词提取方法，其结构和计算过程灵感来源于PageRank算法。随着信息量的巨大增加，提取关键信息变得越来越重要，尤其是在中文语言处理中，如何有效地处理和提取文本信息，成为了研究的重点。本篇文章将从不同维度分析TextRank算法在Python中的应用，特别是在中文处理中的实际效果。
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
# 摘要生成流程
在本文中，我将教你如何使用Python中的Textrank算法和jieba库来生成文本摘要。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装jieba库和textrank4zh库 |
| 2 | 导入必要的库 |
| 3 | 加载文本数据 |
| 4 | 对文本进行分词 |
| 5 | 使用Textrank算法生成摘要 |
原创
2024-05-02 05:45:12
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实现“textrank SnowNLP”可以分为以下几个步骤：
1. 数据预处理：准备待处理的文本数据，并进行必要的预处理工作，如去除停用词、分词等。
2. 构建词频矩阵：根据预处理后的文本数据，构建词频矩阵，用于后续计算。
3. 计算文本间相似度：基于词频矩阵，计算文本间的相似度，用于构建文本图。
4. 构建文本图：根据文本相似度，构建文本图，用于后续的TextRank算法。
5. T
原创
2024-01-11 06:49:03
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# Snownlp与TextRank: 中文文本处理的利器
在自然语言处理（NLP）领域，文本摘要和关键词提取是从海量信息中提炼核心内容的重要技术。这不仅能帮助我们更好地理解信息，还能辅助信息检索，降低信息过载带来的困扰。今天，我们将介绍一个基于Python的中文处理库——Snownlp，这个库提供了众多实用的功能，其中就包括使用TextRank算法进行关键词提取。
### Snownlp简介
原创
2024-08-23 08:18:18
58阅读
原创
2023-07-11 00:00:16
61阅读
# Java项目 TextRank
## 简介
TextRank是一种用于文本摘要和关键词提取的算法，它基于图的排序算法PageRank，通过计算文本中单词之间的相似度来确定关键词和摘要。本文将介绍如何在Java项目中使用TextRank算法实现关键词提取功能。
## TextRank算法原理
TextRank算法的核心思想是构建一个图，图中的节点表示文本中的单词，边表示单词之间的相似度。通过
原创
2024-03-09 06:17:14
88阅读
1、在我们实际工作中，环境信息不一定要在报告中详细提现，可以增减2、用例信息，默认展示的是用例的model名::用例名称，并不直观，所以我们可以增加一个用例描述，直观描述用例的测试内容3、links列没有用到，可以删除4、logs的作用往往是为了报错或者用例执行失败后调试用的，所以在用例稳定运行且成功的情况下可以去掉。
接下来我们就来针对以上4点，对我们的测试报告进行优化测试报告优化测试报告格式优
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2023-11-27 23:55:48
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PageRank在TextRank之前我们需要先了解一下PageRank算法。事实上它启发了TextRank！PageRank主要用于对在线搜索结果中的网页进行排序。PageRank对于每个网页页面都给出一个正实数，表示网页的重要程度，PageRank值越高，表示网页越重要，在互联网搜索的排序中越可能被排在前面。假设整个互联网是一个有向图，节点是网页，每条边是转移概率。网页浏览者在每个
为了更好地理解“TextRank算法 Java实现”，我决定将我的思考过程记录下来。这个算法用于文本摘要、关键词提取等自然语言处理领域，非常实用。
我们首先，从背景描述开始讲解这个算法的由来和应用。TextRank是基于图的关键词提取算法，它通过构建词与词之间的关系图来评估关键词或重要句子的权重。在处理大量文本时，能够自动从中提取出有意义的信息。
```mermaid
flowchart TD
文章目录(一)JAVA API 文档的使用1.前言2.目录总结(二)常用工具类1.数据类型操作（1）Short（2）Integer（3）Character（4）Boolean（5）Boolean2.字符串操作(1)字符串的连接(2)求字符串的长度(3)求字符串中某一位置的字符(4)字符串的比较(5)从字符串中提取子串(6)判断字符串的前缀和后缀(7)字符串中单个字符的查找(8)字符串中子串的查找
## TextRank是什么？
TextRank是一种用于文本摘要、关键词提取和文本相似性计算的算法。它基于图论中的PageRank算法，通过计算词语之间的相似度，对文本中的词语进行排序。TextRank算法不依赖于任何语言模型，因此可以应用于不同领域和语种的文本。
## TextRank算法原理
TextRank算法基于图模型，将文本中的词语表示为图的节点，词语之间的关系表示为图的边。算法
原创
2023-07-17 12:52:40
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# TextRank算法及其Java实现
TextRank算法是一种基于图的文本摘要算法，它使用图算法来自动提取文本中的关键句子。本文将介绍TextRank算法的原理，并提供了一个Java实现的示例代码。
## TextRank算法原理
TextRank算法的核心思想是将文本抽象为一个有向加权图，图中的节点表示文本中的句子，边表示句子之间的关系。具体来说，TextRank算法有以下几个步骤：
原创
2024-02-07 04:50:25
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Python中的TextRank4ZH入门TextRank是一种用于文本摘要和关键词提取的算法，它使用图模型来分析文本中的句子之间的关联度，并根据关联度对句子进行排序。TextRank4ZH是TextRank的一个针对中文文本的实现。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的TextRank4ZH来进行文本摘要和关键词提取的基本操作。安装TextRank4ZH首先，我们需要安装TextRan
原创
2023-10-24 11:39:50
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TextRank是受到Google的PageRank的启发，通过把文本分割成若干组成单元(单词、句子)并建立图模型, 利用投票机制对文本中的重要成分进行排序, 仅利用单篇文档本身的信息即可实现关键词提取、文本摘要抽取。PageRankPageRank是用来标识网页的等级、 重要性的一种方法， 是衡量一个网页的重要指标。PageRank 算法提出之前， 已经有人提出使用网页的入链数量进行链接分析，
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2024-03-29 13:39:42
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