HDC
概述
TextRank（文本摘要）起源于PageRank，是基于图的文本处理排序模型，可应用于各种自然语言处理任务，如关键字提取、关键短语提取和文本摘要。
- R. Mihalcea, P. Tarau, TextRank: Bringing Order Into Texts (2004)
基本概念
转换文本为图集
应用TextRank算法时，需先将文本表示为图。图结构取决于具体应用场景：
- 点：将最适合文本处理任务的文本单元（如字、词或句）作为节点添加至图集中。
- 边：文本单元之间的关系，如语义相似度、共现或上下文重叠，是连接各点的边。
构建提取关键词语的示例图：节点是从文本中选择的词汇单元，边是根据定义的单词窗口里的共现关系建立的（来源：原论文）
TextRank模型
所有文本单元的排名由“推荐”机制递归计算获得，过程与PageRank算法类似。然而TextRank使用了改进后的公式，将边权重考虑在内：
其中，
- Out(v)代表点v指向的点集合；
- wvu代表点v和点u间的边权重；
- d是阻尼系数。
特殊说明
- 孤立文本单元的排名与(1 - d)的值相同。
- 自环既被视作后继，也被视为前驱，节点通过自环将排名传递给自身。如果网络中有许多自环，算法需要更多次迭代才能收敛。
示例图
创建示例图集：
ALTER EDGE default ADD PROPERTY {
weight int32
};
INSERT (A:default {_id: "A"}),
(B:default {_id: "B"}),
(C:default {_id: "C"}),
(D:default {_id: "D"}),
(E:default {_id: "E"}),
(F:default {_id: "F"}),
(G:default {_id: "G"}),
(A)-[:default {weight: 3}]->(E),
(B)-[:default {weight: 3}]->(A),
(B)-[:default {weight: 2}]->(E),
(C)-[:default {weight: 1}]->(A),
(C)-[:default {weight: 4}]->(D),
(D)-[:default {weight: 5}]->(E),
(E)-[:default {weight: 2}]->(G),
(F)-[:default {weight: 1}]->(B),
(F)-[:default {weight: 3}]->(G);
create().edge_property(@default, "weight", int32);
insert().into(@default).nodes([{_id:"A"}, {_id:"B"}, {_id:"C"}, {_id:"D"}, {_id:"E"}, {_id:"F"}, {_id:"G"}]);
insert().into(@default).edges([{_from:"A", _to:"E", weight:3}, {_from:"B", _to:"A", weight:3}, {_from:"B", _to:"E", weight:2}, {_from:"C", _to:"A", weight:1}, {_from:"C", _to:"D", weight:4}, {_from:"D", _to:"E", weight:5}, {_from:"E", _to:"G", weight:2}, {_from:"F", _to:"B", weight:1}, {_from:"F", _to:"G", weight:3}]);
创建HDC图
将当前图集全部加载到HDC服务器hdc-server-1上，并命名为 my_hdc_graph：
CREATE HDC GRAPH my_hdc_graph ON "hdc-server-1" OPTIONS {
nodes: {"*": ["*"]},
edges: {"*": ["*"]},
direction: "undirected",
load_id: true,
update: "static"
}
hdc.graph.create("my_hdc_graph", {
nodes: {"*": ["*"]},
edges: {"*": ["*"]},
direction: "undirected",
load_id: true,
update: "static"
}).to("hdc-server-1")
参数
算法名：text_rank
参数名 |
类型 |
规范 |
默认值 |
可选 |
描述 |
|---|---|---|---|---|---|
init_value |
Float | >0 | 0.2 |
是 | 所有点的初始排名 |
loop_num |
Integer | ≥1 | 5 |
是 | 最大迭代轮数。算法将在完成所有轮次后停止 |
damping |
Float | (0,1) | 0.8 |
是 | 阻尼系数 |
max_change |
Float | ≥0 | 0 |
是 | 某轮迭代后，若所有点的排名变化小于指定max_change时，表明结果已稳定，算法会停止。设置为0时停用此标准 |
edge_schema_property |
[]"<@schema.?><property>" |
/ | / | 否 | 作为权重的数值类型边属性，权重值为所有指定属性值的总和；不包含指定属性的边将被忽略 |
return_id_uuid |
String | uuid, id, both |
uuid |
是 | 在结果中使用_uuid、_id或同时使用两者来表示点 |
limit |
Integer | ≥-1 | -1 |
是 | 限制返回的结果数；-1返回所有结果 |
order |
String | asc, desc |
/ | 是 | 根据rank分值对结果排序 |
文件回写
CALL algo.text_rank.write("my_hdc_graph", {
return_id_uuid: "id",
init_value: 1,
loop_num: 50,
damping: 0.8,
edge_schema_property: "weight",
order: "desc"
}, {
file: {
filename: "textrank"
}
})
algo(text_rank).params({
projection: "my_hdc_graph",
return_id_uuid: "id",
init_value: 1,
loop_num: 50,
damping: 0.8,
edge_schema_property: "weight",
order: 'desc'
}).write({
file: {
filename: "textrank"
}
})
结果：
_id,text_rank
G,0.973568
E,0.81696
A,0.3472
D,0.328
B,0.24
F,0.2
C,0.2
数据库回写
将结果中的text_rank值写入指定点属性。该属性类型为double。
CALL algo.text_rank.write("my_hdc_graph", {
loop_num: 50,
edge_schema_property: "@default.weight"
}, {
db: {
property: "rank"
}
})
algo(text_rank).params({
projection: "my_hdc_graph",
loop_num: 50,
edge_schema_property: "@default.weight"
}).write({
db:{
property: "rank"
}
})
完整返回
CALL algo.text_rank.run("my_hdc_graph", {
return_id_uuid: "id",
init_value: 1,
loop_num: 50,
damping: 0.8,
edge_schema_property: "weight",
order: "desc",
limit: 5
}) YIELD TR
RETURN TR
exec{
algo(text_rank).params({
return_id_uuid: "id",
init_value: 1,
loop_num: 50,
damping: 0.8,
edge_schema_property: "weight",
order: "desc",
limit: 5
}) as TR
return TR
} on my_hdc_graph
结果：
| _id | text_rank |
|---|---|
| G | 0.973568 |
| E | 0.81696 |
| A | 0.3472 |
| D | 0.328 |
| B | 0.24 |
流式返回
CALL algo.text_rank.stream("my_hdc_graph", {
return_id_uuid: "id",
loop_num: 50,
damping: 0.8,
edge_schema_property: "weight",
order: "desc",
limit: 5
}) YIELD TR
RETURN TR
exec{
algo(text_rank).params({
return_id_uuid: "id",
loop_num: 50,
damping: 0.8,
edge_schema_property: "weight",
order: "desc",
limit: 5
}).stream() as TR
return TR
} on my_hdc_graph
结果：
| _id | text_rank |
|---|---|
| G | 0.973568 |
| E | 0.81696 |
| A | 0.3472 |
| D | 0.328 |
| B | 0.24 |