因为项目内容中涉及自动生成文本摘要的功能，因此学习了一下TextRank算法实现摘要提取。

1.介绍一下TextRank算法

TextRank算法的思想是，拟定一个通用的评分标准，给文本中的每一个句子打分，所得分数就是该句子的权重，最后得到权重排名靠前的几个句子，构成最终的文本摘要。这就是所谓的TextRank自动生成摘要。

TextRank对每一个句子的打分思想由PageRank的迭代思想衍生而来，公式如下：

在这个公式中，WS(i)表示第i个句子的权重，右侧的求和表示的是每一个句子对所在文本的贡献程度。求和部分的分子wji表示两个句子j和i的相似程度，分母则是文本中相对应的部分的句子的权重之和，WS(Vj)表示上次迭代j的权重。

从整个公式可以看出这是一个反复迭代的过程。

由于wji需要计算两个句子的相似程度，因此这里我们需要引入另外的相似度算法，通常推荐使用BM25，这是目前已知的计算结果较为准确的算法之一。

这个公式中的d是一个常数，称为阻尼系数，通常在算法中我们取其值为0.85，当然也可以根据实际的情况进行调整。

2.TextRank算法的Java实现

2.1首先需要声明相关的变量

/**
 * 阻尼系数（ＤａｍｐｉｎｇＦａｃｔｏｒ），一般取值为0.85
 */
final double d = 0.85f;
/**
 * 最大迭代次数
 */
final int max_iter = 200;
final double min_diff = 0.001f;
/**
 * 文档句子的个数
 */
int D;
/**
 * 拆分为[句子[单词]]形式的文档
 */
List<List<String>> docs;
/**
 * 排序后的最终结果 score <-> index
 */
TreeMap<Double, Integer> top;

/**
 * 句子和其他句子的相关程度
 */
double[][] weight;
/**
 * 该句子和其他句子相关程度之和
 */
double[] weight_sum;
/**
 * 迭代之后收敛的权重
 */
double[] vertex;

/**
 * BM25相似度
 */
BM25 bm25;

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2.2 实现文本切割成句子

List<String> sentences = new ArrayList<String>();
if (document == null) return sentences;
for (String line : document.split("[\r\n]"))
{
    line = line.trim();//去掉字符串的首尾空格
    if (line.length() == 0) continue;
    for (String sent : line.split("[，,.。:：“”？?！!；;]"))
    {
        sent = sent.trim();
        if (sent.length() == 0) continue;
        sentences.add(sent);
    }
}

2.3 使用开源jar包对中文文本进行分词，并获得分词结果

List<String> sentenceList = spiltSentence(document);//用，。”“等标点将文本切割成了短句
List<List<String>> docs = new ArrayList<List<String>>();
for (String sentence : sentenceList)
{
    List<Term> termList = ToAnalysis.parse(sentence);//使用开源的ansj对句子进行分词
    List<String> wordList = new LinkedList<String>();
    for (Term term : termList)
    {
        if (shouldInclude(term))
        {
            wordList.add(term.getRealName());
        }
    }
    docs.add(wordList);
}
TextRankSummary textRankSummary = new TextRankSummary(docs);
int[] topSentence = textRankSummary.getTopSentence(size);
List<String> resultList = new LinkedList<String>();
for (int i : topSentence)
{
    resultList.add(sentenceList.get(i));
}
return resultList;

2.4 运用公式计算出每个句子的权重并进行排序

int cnt = 0;
for (List<String> sentence : docs)
{

    double[] scores = bm25.simAll(sentence);//计算相似度
    System.out.println(Arrays.toString(scores));
    weight[cnt] = scores;
    weight_sum[cnt] = sum(scores) - scores[cnt]; // 减掉自己，自己跟自己肯定最相似
    vertex[cnt] = 1.0;
    ++cnt;
}
for (int _ = 0; _ < max_iter; ++_)
{
    double[] m = new double[D];
    double max_diff = 0;
    for (int i = 0; i < D; ++i)
    {
        m[i] = 1 - d;
        for (int j = 0; j < D; ++j)
        {
            if (j == i || weight_sum[j] == 0) continue;
            m[i] += (d * weight[j][i] / weight_sum[j] * vertex[j]);
        }
        double diff = Math.abs(m[i] - vertex[i]);
        if (diff > max_diff)
        {
            max_diff = diff;
        }
    }
    vertex = m;
    if (max_diff <= min_diff) break;
}
//
for (int i = 0; i < D; ++i)
{
    top.put(vertex[i], i);
}

2.5 设置想要获取的目标摘要长度，并根据排序结果取出摘要

Collection<Integer> values = top.values();
size = Math.min(size, values.size());
int[] indexArray = new int[size];
Iterator<Integer> it = values.iterator();
for (int i = 0; i < size; ++i)
{
    indexArray[i] = it.next();
}
return indexArray;

以上就是对TextRank算法的学习内容的概括。

使用TextRank生成文本摘要