🌟 TextRank算法介绍及实现 🌟

TextRank是一种基于图论的无监督算法，常用于文本摘要和关键词提取。它借鉴了PageRank的核心思想，通过构建词或句子之间的关系网络，利用迭代计算来确定每个节点的重要性得分。✨

首先，TextRank需要对文本进行预处理，包括分词、去除停用词等步骤。接着，将词语或句子视为图中的节点，通过设定相似度阈值建立边，形成一个图结构。然后，算法会根据节点间的连接情况，逐步计算各节点的分数。经过多次迭代后，分数较高的节点即为关键信息。💡

实现时，可以使用Python编写代码，借助NLTK或spaCy库完成文本处理，并用NetworkX库构建图模型。最后，输出结果即可获得关键词或摘要内容。💪

这种方法无需标注数据，适用于多种自然语言处理任务，是高效且实用的选择！📚✨