正文在文本挖掘和自然语言处理领域，关键词提取是一项重要的任务，它从大量文本中识别出最具代表性和最重要的一些词语，以便概括文本的主要内容。TextRank算法，源自PageRank，是Google用于网页排名的一种算法，后来被引入到文本处理中，用于自动提取关键词。在这个场景下，我们将探讨如何使用Scala语言实现TextRank算法来完成这个任务。我们需要理解TextRank的基本原理。TextRank算法基于图论和随机游走理论，它将文本中的每个词看作一个节点，相邻词之间形成边。通过迭代计算每个节点的权重（或称为排名），最终找出权重较高的词汇作为关键词。算法的核心包括两个主要步骤：构建词共现网络和进行PageRank迭代。
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构建词共现网络：这是TextRank的第一步，我们分析文本，找出相邻出现的词语，并根据它们的共现频率建立连接。相邻可以是基于窗口大小（例如，上下文窗口为2，意味着当前词与前后各一个词相邻）或者基于短语模式（如n-grams）。每条边的权重通常表示为两个相邻词共同出现的次数。
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PageRank迭代：在得到词网络后，应用PageRank算法更新每个节点（词）的权重。PageRank公式如下：
[PR(v) = (1-d) + d sum_{u in In(v)} frac{PR(u)}{L(u)}]
其中，(PR(v))是节点v的PageRank值，(d)是阻尼因子（通常取0.85），(In(v))是指向v的所有节点集合，(PR(u))是节点u的PageRank值，(L(u))是节点u的出度，即指向其他节点的边数。迭代直到PageRank值收敛，通常设置迭代次数或者阈值来判断是否达到收敛。在Scala中实现TextRank算法，我们需要以下步骤：
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预处理：对输入文本进行分词、去除停用词、词干提取等预处理操作，以减少噪声并提高结果质量。
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构建网络：利用预处理后的词汇构建词共现网络，存储为邻接矩阵或其他数据结构。
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初始化PageRank：给所有节点分配相同的初始PageRank值。
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迭代更新：按照PageRank公式进行多次迭代，每次更新每个节点的PageRank值。
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