一马当先，争做国家栋梁。
本博客初衷是用于学校项目实训知识梳理、工作内容、收获感悟的记录。
若能在您的学习之路上有所帮助，不胜荣幸。但若需转载，也请注明出处。
博客包含以下内容（也是开篇提到的），但不意味着每一篇都会囊括所有；同时，也并非意味着博客的目录结构就是如此。每篇博客内容请看后文中具体的目录。
知识梳理：为了完成目标算法，将会广泛地查阅有关文献资料。将所学知识、资料进行整理。会加入个人理解，一起进行分享。
工作内容：作为项目参与者，在整个项目中所担任的角色、完成的任务。包括个人任务，团队沟通与合作。
收获感悟：您可以简单理解为鸡汤。不过，不同于空洞的话语，在这里所记录的感悟和总结都是结合自身实际、结合项目实际的，相信您能看到博主是怎样的人，也愿您能从中获得启发和前进的动力。
1-关键词提取-任务理解&工作分配
2-关键词提取-代码运行云平台colab的使用
3-关键词提取-论文研读-RaKUn算法（1）
4-关键词提取-论文研读-RaKUn算法（2）
5-关键词提取-论文研读-betweenness centrality相关算法（1）
6-关键词提取-论文研读-betweenness centrality相关算法（2）
7-关键词提取-论文研读-load centrality的合理性探讨
8-在IDEA或Pycharm中解决编码问题
9-python:sort()和sorted()使用及对比
10-python:set的使用
11-python:most_common()函数
12-python:enumerate()函数
13-networkx的基础使用
14-收尾工作-答辩内容整理
15-收尾工作-组织协调
Representing text
1.使用有向图(directed graph):
2.代表一份文档，由组成。（token, 语言学上指标记，标志） 因为tokens在文章中出现的顺序是确定的，所以D是一个有序集(ordered set)。
3.边：一种考虑隐含信息的做法是考虑单词的共同出现(co-occurrences, 以下简称co-occur)，用一条边来表示。但是这意味着丢失了单词的顺序性质，也就是丢失了order.而这正是本文尝试做到的。
4.考虑order：遍历给定语料，将其中出现的以及之后的，通过给定的元素(目前看来主要就是这两点确定下来，读完全文发现后面还有权重的问题)形成一条边E.边的权重是出现的次数。最后连接起来形成一个完整的图，这样全局的文本信息通过权重，也隐式地完整保存了下来。当然，这些信息需要通过网络分析来找出，下文会接着介绍。
Improving graph quality by meta vertex construction
上文中所提到的最简单的实现方式，会生成有噪声的图，导致学习任务更困难。如何减少时间复杂度和空间复杂度，同时提高图的质量变成了接下来的重点内容。
1.考虑一些有可能的方案：
（1）限制token的长度，只有超过指定长度的token才纳入考虑范围（**但是对于中文来说这种方式并不可行，**中文多是两字词语，再比如“我很爽”这一句话，“爽”一个字也是关键词，长度限制很可能没有意义。甚至对于英语原文来说，也可能会遗漏到一些关键信息）
（2）Lemmatization, 词形还原。也就是将单词还原成最初的形式，如单复数，时态语态问题（**同样不适用中文，**毕竟中文少有这种变化。不过若将lemmatization看做是一种必要的预处理的话，中文不需要可以算是语言的天然优势吧）
以上两种方式都可以减少顶点数，降低空间复杂度。
2.更深层次的做法：meta vertex construction. 合并类似的顶点，事实依据是具有相同词根的话可以映射成相同的关键词。这里除了常见的“名词–>形容词”这种同词根变化，论文中甚至举出了normal和abnormal这种例子，也就是说否定意味/形式的词语也可以归类在一起。在中文里，个人认为是”不开心“可以归类到”开心“，这种做法的合理性如何看待？个人理解是，虽然词义是完全相反的，但都反映了一个共同的领域，比如刚刚提到的开心或者不开心，其实也都在“开心”这个领域内，就像很久之前流传的段子：“再慢也叫速度”，只要还在这个领域，就算是两个极端也能划分到一起。
此外还有其他的情况：拼写错误、一词多形（如英式和美式）、不规范拼写（包括缩写）等，都需要考虑。
3.Keyword identification: 类比于betweenness centrality的思想，在这里使用Load centrality。关键是需要弄清楚load的定义。论文中提到跟betweenness centrality确实是有所区别的，并且简单地提到了区别在哪里，但是阅读原文中的描述并不能让我理解。可能是因为英语对我而言确实还不像中文那样好理解，让我感到可能会有多义性，也就是我的理解可能跟作者原本想表达的不一致；另一方面也可能是因为我对于这个概念知之甚少，确实还需要这方面的知识，因此接下来的计划是前往论文中所给的引用链接，找到详细的介绍和说明。
收获感谢
第一次了解了lemmatization等基础的NLP处理相关知识，感觉对于NLP有了新的认知。之前接触的只有深度学习RNN提到过，有一个最初的印象。最近阅读这篇论文，查阅相关的名词解释、文档文献才发现原来NLP还有这么多子领域和基础名词知识，关键词提取只是其中的一种。可以说是极大地拓展了眼界。