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TextRank-JS:JavaScript中的文本排名算法实现

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简介:
简介:TextRank-JS是基于JavaScript环境下的文本自动摘要工具,采用图论中PageRank的思想对文档内的句子进行排序和加权,提取最具代表性的片段作为摘要。 TextRank 是一种用于生成文本摘要的算法,由 Rada Mihalcea 和 Paul Tarau 提出。这段代码基于他们的论文“TextRank:将秩序带入文本”。我注意到有许多实现方法,但这个版本是为了演示算法本身的运作而设计,并没有添加额外的功能负担。此外,与许多其他实现不同的是,它不依赖于特定的外部库或环境,在浏览器中也可以运行。 我的目标是展示该算法的优雅、简洁和清晰性,因此代码保持得非常精简——大约 130 行 Javascript (ES5)。目前仅使用了 lodash (_) 库,这是一个在许多项目中广泛使用的标准 JS 库,用于实现一些选择功能。 正如论文所述,TextRank 算法可以应用于各种类型的图结构,但在这里我提供了两种具体的图形表示:一种是基于搭配的无向图以提取关键词;另一种则是通过句子之间的相似度加权来构建有向边的图。此外还有一个函数能够生成这两种类型的图。

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客服
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  • TextRank-JS:JavaScript
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    简介:TextRank-JS是基于JavaScript环境下的文本自动摘要工具,采用图论中PageRank的思想对文档内的句子进行排序和加权,提取最具代表性的片段作为摘要。 TextRank 是一种用于生成文本摘要的算法,由 Rada Mihalcea 和 Paul Tarau 提出。这段代码基于他们的论文“TextRank:将秩序带入文本”。我注意到有许多实现方法,但这个版本是为了演示算法本身的运作而设计,并没有添加额外的功能负担。此外,与许多其他实现不同的是,它不依赖于特定的外部库或环境,在浏览器中也可以运行。 我的目标是展示该算法的优雅、简洁和清晰性,因此代码保持得非常精简——大约 130 行 Javascript (ES5)。目前仅使用了 lodash (_) 库,这是一个在许多项目中广泛使用的标准 JS 库,用于实现一些选择功能。 正如论文所述,TextRank 算法可以应用于各种类型的图结构,但在这里我提供了两种具体的图形表示:一种是基于搭配的无向图以提取关键词;另一种则是通过句子之间的相似度加权来构建有向边的图。此外还有一个函数能够生成这两种类型的图。
  • pythontextrank
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    本项目旨在实现Python环境下基于Textrank算法的文本摘要提取与关键词抽取功能,适用于自然语言处理任务。 这是一个基于Python实现的textrank算法的版本:2.7.14。文件夹‘candidates’和‘conferences’是数据集文件夹。运行结果会被存放在‘keywords-candidates-textrank’和‘words-conferences-textrank’中。 要开始运行,输入命令: python textrank.py candidates 或 python textrank.py conferences 注意:在运行过程中可能会提示需要安装某些包,请根据报错信息依次进行安装。
  • Python基于TextRank代码
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    本项目介绍如何在Python环境中利用TextRank算法进行文本摘要提取和关键词抽取,并提供完整的代码实现。 TextRank是一种基于图论的自然语言处理算法,由Mihalcea和Tarau在2004年提出。它主要用于生成文本摘要和提取关键词,并借鉴了Google PageRank算法的思想来计算文档中每个词汇的重要性。 使用Python实现TextRank时可以借助`gensim`库,这是一个强大的用于文本分析的工具包,支持词向量操作及主题建模等功能。 首先需要确保安装好`gensim`库。如果尚未安装,请通过命令行运行以下指令进行安装: ```bash pip install gensim ``` **TextRank算法原理包括以下几个步骤:** 1. **词汇图构建**:将文本中的每个独特词视为节点,当两个词语在一定距离内共现时建立边连接,并根据它们的频次或相关性设置权重。 2. **PageRank计算**:通过加权求和所有邻接节点(即邻居)的重要性值来更新每个词汇图中节点的PageRank值。除以出度,防止数值过高。 3. **迭代更新**:初始化每条边的初始PageRank为1/总词数,并进行多次迭代直至收敛或达到预设的最大次数。 4. **关键词提取**:根据最终计算得到的每个词汇图中节点的重要性排序选出前N个重要性最高的词作为关键词。 在Python环境中,可以通过`gensim.summarization.textrank`模块实现TextRank算法。以下是一个简单的示例代码: ```python from gensim.summarization import textrank text = 这里填写你的文本内容... words = gensim.utils.simple_preprocess(text) keywords = textrank(words, top_n=10) print(关键词:, keywords) ``` TextRank算法广泛应用于以下领域: - **文本摘要**,生成文章的简化版本。 - **关键词提取**,快速识别文档的主题和关键信息,有助于检索及分类。 - **问答系统**,提高问题与答案匹配准确度。 - **社交媒体分析**,挖掘用户帖子中的热点话题。 结合其他自然语言处理技术如停用词过滤、词干化等可以进一步优化TextRank的效果。总体而言,在关键词提取以及文本摘要方面,TextRank算法是Python环境中一个强有力的工具,并且通过`gensim`库的使用使得实现变得简单方便。
  • TextRank原理详解
    优质
    《TextRank算法实现原理详解》一文深入剖析了TextRank在文本处理中的应用机制,阐明其核心思想与操作步骤,助力读者掌握基于图的句子重要性排序技术。 该PDF是英文版的,主要介绍了TextRank算法的实现。
  • 使用Python手动TextRank
    优质
    本教程详细介绍了如何利用Python编程语言从零开始手动实现TextRank算法,旨在帮助读者深入理解其背后的原理和机制。 使用Textrank算法可以识别中文文档并提取关键词。这里提供了一个手动实现该算法的Python代码示例。如果对关键句感兴趣,也可以稍作改动来计算句子的Textrank值,但改动不大,具体方法留给有兴趣的朋友自行探索和测试自己的中文文档。下载后可以直接运行程序进行实验。
  • Crypto-JS:JavaScript加密
    优质
    Crypto-JS是一款用于JavaScript环境的加密算法库,提供了丰富的加密功能,包括MD5、SHA1、AES等常用算法,适用于数据安全需求场景。 Crypto-js是一个纯JavaScript的加密算法类库,可以方便地在前端进行其所支持的加解密操作。
  • 基于textRank关键词提取在Python
    优质
    本文介绍了如何运用TextRank算法在Python中进行高效的关键词抽取。通过优化算法参数和数据预处理步骤,可以有效提升文本关键信息提取的质量与效率。 Python实现的TextRank算法可以用于在无语料训练的情况下提取文本关键词。
  • Java编程网页
    优质
    本项目旨在通过Java编程语言来实现一种有效的网页排名算法。利用抓取和分析网络数据的技术手段,优化搜索引擎结果页的排序机制,提升用户体验。 Java实现网页排名算法的实现方法。
  • 基于TF-IDF和Textrank摘要工具….zip
    优质
    这是一款结合了TF-IDF与Textrank算法的高效文本摘要提取工具,适用于多种文档分析场景,帮助用户快速获取文章核心内容。 【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频以及网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java 语言,Python 环境下编程的项目代码,Web 技术和 C# 编程工具等在内的多种编码资源。 【项目质量】: 所有提供的源码都经过严格的测试验证,确保可以直接运行。 在确认功能正常工作后才会上传发布。 【适用人群】: 适合希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者使用。 可以作为毕业设计、课程作业、大型任务以及初期项目的参考和实施基础。 【附加价值】: 这些项目具有较高的学习借鉴意义,同时也可以直接进行修改复刻。 对于有一定编程经验或者热衷于深入研究的用户来说,在此基础上进一步开发和完善功能将更加得心应手。 【沟通交流】: 如有任何使用上的疑问或需要帮助时,请随时提出问题,我们会及时给予解答和支持。 欢迎下载和应用这些资源,并鼓励大家相互学习与分享心得体验,共同提高技术水平。
  • MATLAB.zip
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    本资源包含利用MATLAB编程实现高效排课算法的内容,提供源代码及详细注释,适用于高校教务管理或课程安排研究。 基于遗传算法的排课系统的MATLAB程序实现。