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：

  1. 构建句子图：将文本中的句子作为节点，构建一个有向加权图。图中的边表示句子之间的相关性，边的权重可以使用某种相似度度量方法计算得到。

  2. 计算句子的重要性：通过迭代计算，得到每个句子的重要性得分。句子的重要性得分可以使用PageRank算法进行计算，即将句子之间的关系转化为图结构，并通过迭代计算得到每个节点的PageRank值。

  3. 根据重要性得分提取关键句子：根据句子的重要性得分，选择得分较高的句子作为关键句子，并按照它们在文本中的顺序排列。

TextRank算法Java实现示例

下面是一个使用Java实现TextRank算法的示例代码：

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class TextRankAlgorithm {
    private static final int MAX_ITERATIONS = 100;
    private static final double DAMPING_FACTOR = 0.85;
    private static final double MIN_DIFF = 0.0001;

    public List<String> extractKeywords(List<String> sentences, Map<String, List<String>> relatedSentences) {
        List<String> keywords = new ArrayList<>();

        // 构建句子图
        Map<String, Double> scores = new HashMap<>();
        for (String sentence : sentences) {
            scores.put(sentence, 1.0);
        }

        for (int i = 0; i < MAX_ITERATIONS; i++) {
            Map<String, Double> nextScores = new HashMap<>();
            double maxDiff = 0;

            for (String sentence : sentences) {
                double score = (1 - DAMPING_FACTOR) + DAMPING_FACTOR * calculateScore(sentence, relatedSentences, scores);
                nextScores.put(sentence, score);
                maxDiff = Math.max(maxDiff, Math.abs(score - scores.getOrDefault(sentence, 0.0)));
            }

            scores = nextScores;

            if (maxDiff < MIN_DIFF) {
                break;
            }
        }

        // 根据重要性得分提取关键句子
        scores.entrySet().stream()
                .sorted(Map.Entry.<String, Double>comparingByValue().reversed())
                .forEach(entry -> keywords.add(entry.getKey()));

        return keywords;
    }

    private double calculateScore(String sentence, Map<String, List<String>> relatedSentences, Map<String, Double> scores) {
        double score = 0;
        List<String> sentences = relatedSentences.getOrDefault(sentence, new ArrayList<>());

        for (String relatedSentence : sentences) {
            int count = relatedSentences.getOrDefault(relatedSentence, new ArrayList<>()).size();
            score += scores.getOrDefault(relatedSentence, 0.0) / count;
        }

        return score;
    }
}

上述代码中的extractKeywords方法接收一个句子列表和一个包含句子之间关系的映射表作为输入，返回提取到的关键句子列表。

类图

下面是TextRank算法的类图：

classDiagram
    class TextRankAlgorithm {
        -MAX_ITERATIONS: int
        -DAMPING_FACTOR: double
        -MIN_DIFF: double
        +extractKeywords(sentences: List<String>, relatedSentences: Map<String, List<String>>): List<String>
        -calculateScore(sentence: String, relatedSentences: Map<String, List<String>>, scores: Map<String, Double>): double
    }

结束语

TextRank算法是一种有效的自动文本摘要方法，它通过图算法提取文本中的关键句子。本文介绍了TextRank算法的原理，并提供了一个Java实现的示例代码。读者可以根据示例代码进行实际应用，并根据需求进行适当的修改和扩展。