TextRank算法可以归类为无监督机器学习吗？

作者: 满目山河
发布时间: 2025-01-13 08:40:42 (17天前)
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star*위위 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> TextRank与机器学习没有直接关系： <a href="https://www.coursera.org/learn/machine-learning/lecture/Ujm7v/what-is-machine-learning" rel="nofollow noreferrer"> 机器学习 </A> 涉及创建数据模型以基于先前的观察来预测未来的观察。这涉及调整模型参数以适合观察到的数据。 </p> <P> 另一方面， <a href="https://www.google.se/url?q=https://web.eecs.umich.edu/~mihalcea/papers/mihalcea.emnlp04.pdf" rel="nofollow noreferrer"> TextRank </A> 是一种基于图表的排名算法：它根据单个文档的结构查找汇总部分，不使用观察来学习任何东西。由于它不是机器学习，它也不能是无人监督的机器学习。 </p> </DIV>

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荧惑 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 原作者 <a href="https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation&hl=zh-CN&user=UetM7FgAAAAJ&citation_for_view=UetM7FgAAAAJ:u5HHmVD_uO8C" rel="nofollow noreferrer"> TextRank </A> ，Mihalcea和Tarau将他们的工作描述为 <code> unsupervised </code> 在某种意义上： </p> <BLOCKQUOTE> <P> 特别是，我们提出并评估了两项创新 <EM> 无监督 </EM> 关键词和句子提取的方法。 </p> </BLOCKQUOTE> <P> 然而，这与...不同 <code> unsupervised learning </code> 即在未标记数据中找到隐藏的结构。 </p> <P> 另外，TextRank不是 <code> machine learning </code> 算法，换句话说，它不是通过“将损失函数与正则项或边约束最小化”来推广数据（每个 <a href="http://stanford.edu/~boyd/papers/pdf/admm_distr_stats.pdf" rel="nofollow noreferrer"> 斯蒂芬博伊德 </A> ，等人。语言学家可能没有一些相似之处，尽管这不属于这个问题的范围。 </p> <P> 即便如此，一些混淆可能来自于TextRank和相关方法被用于开发的事实 <EM> 特征向量 </EM> 提出机器学习算法。 </p> </DIV>

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