Exponenta Banner

lexrankScores

Документ, выигрывающий с алгоритмом LexRank

свернуть все на странице

Синтаксис

scores = lexrankScores(documents)
scores = lexrankScores(bag)

Описание

пример

scores = lexrankScores(documents) баллы заданные документы для важности согласно попарным значениям подобия с помощью алгоритма LexRank. Функция использует подобие косинуса и вычисляет важность с помощью алгоритма PageRank.

пример

scores = lexrankScores(bag) документы баллов закодированы сумкой слов или мешком n модели граммов.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Создайте массив маркируемых документов.

str = [
    "the quick brown fox jumped over the lazy dog"
    "the fast brown fox jumped over the lazy dog"
    "the lazy dog sat there and did nothing"
    "the other animals sat there watching"];
documents = tokenizedDocument(str)
documents = 
  4x1 tokenizedDocument:

    9 tokens: the quick brown fox jumped over the lazy dog
    9 tokens: the fast brown fox jumped over the lazy dog
    8 tokens: the lazy dog sat there and did nothing
    6 tokens: the other animals sat there watching

Вычислите их баллы LexRank.

scores = lexrankScores(documents);

Визуализируйте баллы в столбчатой диаграмме.

figure
bar(scores)
xlabel("Document")
ylabel("Score")
title("LexRank Scores")

Скрипт Open Live Script

Создайте модель сумки слов из текстовых данных в sonnets.csv.

filename = "sonnets.csv";
tbl = readtable(filename,'TextType','string');
textData = tbl.Sonnet;
documents = tokenizedDocument(textData);
bag = bagOfWords(documents)
bag = 
  bagOfWords with properties:

          Counts: [154x3527 double]
      Vocabulary: [1x3527 string]
        NumWords: 3527
    NumDocuments: 154

Вычислите музыку LexRank к каждому сонету.

scores = lexrankScores(bag);

Визуализируйте баллы в столбчатой диаграмме.

figure
bar(scores)
xlabel("Document")
ylabel("Score")
title("LexRank Scores")

Входные параметры

свернуть все

Введите документы в виде tokenizedDocument массив, массив строк слов или массив ячеек из символьных векторов. Если documents не tokenizedDocument массив, затем это должен быть вектор-строка, представляющий единый документ, где каждым элементом является слово. Чтобы задать несколько документов, используйте tokenizedDocument массив.

Введите сумку слов или мешок n модели граммов в виде bagOfWords возразите или bagOfNgrams объект. Если bag bagOfNgrams объект, затем функция обрабатывает каждую n-грамму как отдельное слово.

Выходные аргументы

свернуть все

Баллы LexRank, возвращенные как N-by-1 вектор, где scores(i) соответствует счету к ith вводят документ, и N является количеством входных документов.

Ссылки

[1] Erkan, Günes и Драгомир Р. Радев. "Lexrank: основанная на графике лексическая центрированность как выпуклость в текстовом резюмировании". Журнал исследования искусственного интеллекта 22 (2004): 457-479.

Смотрите также

| | | | | | |

Темы

Введенный в R2020a

Документация Text Analytics Toolbox

Поддержка