RAKE 全名是 Rapid Automatic Keyword Extraction，是個用於判斷句子中「關鍵字」的演算法
而 RAKE 的特點在於快速，不需要過多複雜的運算，一個簡單規則就可以抓出文中重點
這個方法鼓勵找出句子中的複合詞（compound word）
RAKE 的運作原理基於斷詞（把句子中無意義的字遮掉）作為文字分段的依據，例如：
RAKE is a text rank algorithm to find important text.
經過斷詞後變成：
Rake – text rank algorithm – important text.
把斷詞斷在一起的單字相連，得到 RAKE、text rank algorithm、important text 這三組複合詞
建立一個表個來區分各個單字出現頻率的關聯表：
| RAKE | text | rank | algorithm | important | |
| RAKE | 1 | ||||
| text | 2 | 1 | 1 | 1 | |
| rank | 1 | 1 | 1 | ||
| algorithm | 1 | 1 | 1 | ||
| important | 1 | 1 |
基於上面單字的關聯表計算每個字的關連性（degree）與頻率（frequency）
- frequency — 單字出現的次數，依單字關聯表可以發現，除了 text 出現 2次以外其他單字都是 1
- degree — 單字的關聯性，例如 important text 這兩個單字互相關聯 degree 為 2，而 text rank algorithm 三個單字互相關聯 degree 為 3，其中 text 這個單字在兩個複合詞中都有出現，所以 degree 相加為 5
| text | rank | algorithm | important | |
| degree | 3+2 | 3 | 3 | 2 |
| frequence | 1+1 | 1 | 1 | 1 |
| degree / frequency | 2.5 | 3 | 3 | 2 |
回推這三組文字的的分數得：
- RAKE = 1
- text rank algorithm = 2.5 + 3 + 3 = 8.5
- important text = 2.5 + 2 = 4.5
這樣算起來 text rank algorithm 就是這個句子的關鍵字了！
論文來源：https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.657.8134&rep=rep1&type=pdf