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  • 关键词提取算法

    2012-06-13 10:43:21
    关键词提取算法
  • 句子关键词提取算法设计,李明浩,,本文从网络答疑系统的设计与开发的需要出发,讨论了句子关键词提取的总体思路,即“先分解再综合,遵循组句规律,抽取特征,降低
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  • 关键词提取算法学习

    2018-06-27 09:52:34
    下面链接是几种关键词提取算法textrank,TFIDF,LDA,PLSA,TRP关键词提取算法
    下面链接是几种关键词提取算法textrank,TFIDF,LDA,PLSA,TRP

    关键词提取算法

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  • 文本关键词提取算法

    2018-11-11 11:05:54
    文本关键词提取算法

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    http://www.cnblogs.com/onlytiancai/archive/2008/05/11/1192780.html

    1.TF-IDF

    昨天给大家演示简单的文本聚类,但要给每个聚类再提取一两个关键词用于表示该聚类。我们还是用TFIDF算法来做,因为这是比较简单的提取特征算法,不过这里的TF是指某词在本聚类内所有文章的词频,而不是本文章内出现的次数,IDF还是在所有文章里出现的倒文档频率。
    原理:1、先给本聚类内的所有文档进行分词,然后用一个字典保存每个词出现的次数
    2、遍历每个词,得到每个词在所有文档里的IDF值,和在本聚类内出现的次数(TF)相乘的值
    3、用一个字典(key是词,value是TF*IDF权重)来保存所有的词信息,然后按value对字典排序,最后取权重排名靠前的几个词作为关键词。


    2.基于语义的统计语言模型

    文章关键词提取基础件能够在全面把握文章的中心思想的基础上,提取出若干个代表文章语义内容的词汇或短语,相关结果可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。

    采用基于语义的统计语言模型,所处理的文档不受行业领域限制,且能够识别出最新出现的新词语,所输出的词语可以配以权重。

    文章关键词提取组件的主要特色在于:
    1、速度快:可以处理海量规模的网络文本数据,平均每小时处理至少50万篇文档;
    2、处理精准:Top N的分析结果往往能反映出该篇文章的主干特征;
    3、精准排序:关键词按照影响权重排序,可以输出权重值;
    4、开放式接口:文章关键词提取组件作为TextParser的一部分,采用灵活的开发接口,可以方便地融入到用户的业务系统中,可以支持各种操作系统,各类调用语言。

    主要接口:
    /*-----------------------------------------------------------------------
    * 功能:初始化
    * 参数:sLicenseCode - 授权码
    * 返回:true - 成功;false - 失败
    * 备注:在进程中此函数必须在其他函数之前调用(只需执行一次)
    ------------------------------------------------------------------------*/
    KWEXTRACT_API bool KDT_Init(const char*sLicenseCode=0);

    /*-----------------------------------------------------------------------
    * 功能:分析文本内容
    * 参数:sText - [IN] 文本内容(以'\0'结束的字符串)
    * nMaxCount - [IN] 最多抽取多少个关键词
    * bWeightFlag - [IN] 是否输出权重
    * 返回:特征词字符串(以\t分隔,词和权重间用空格分隔);出错返回空串
    * 备注:在进程中此函数可以在特征词抽取之前执行多次
    ------------------------------------------------------------------------*/
    KWEXTRACT_API const char* KDT_ParseContent(constchar *sText, int nMaxCount, bool bWeightFlag=false);

    //退出,释放资源;进程结束前须调用它释放所占用的内存资源
    KWEXTRACT_API void KDT_Exit();

    //获得错误消息
    KWEXTRACT_API const char* KDT_GetLastErrMsg();

    下载地址:http://www.lingjoin.com/download/LJParser.rar 
    参考地址:http://www.lingjoin.com/product/ljparser.html

    3.TF-IWF文档关键词自动提取算法

    针对现有TF-IWF的领域文档关键词快速提取算法.该算法使用简单统计并考虑词长、位置、词性等启发性知识计算词权重,并通过文档净化、领域词典分词等方法提高了关键词提取的速度及准确度.对523篇学生心理健康领域文档的实验结果表明,该算法提取的文档关键词质量优于TF-IDF方法,且能在O(n)时间内完成.

    4.基于分离模型的中文关键词提取算法研究

    关键词提取在自动文摘、信息检索、文本分类、文本聚类等方面具有十分重要的作用。通常所说的关键词实际上有相当一部分是关键的短语和未登录词,而这部分关键词的抽取是十分困难的问题。该文提出将关键词提取分为两个问题进行处理:关键单词提取和关键词串提取,设计了一种基于分离模型的中文关键词提取算法。该算法并针对关键单词提取和关键词串提取这两个问题设计了不同的特征以提高抽取的准确性。实验表明,相对于传统的关键词提取算法,基于分离模型的中文关键词提取算法效果更好。


    5.基于高维聚类技术的中文关键词提取算法
    关键词提取是中文信息处理技术的热点和难点,基于统计信息的方法是其中一个重要分支。本文针对基于统计信息关键词提取方法准确率低的问题,提出基于高维聚类技术的中文关键词提取算法。算法通过依据小词典的快速分词、二次分词、高维聚类及关键词甄选四个步骤实现关键词的提取。理论分析和实验显示,基于高维聚类技术的中文关键词提取方法具备更好的稳定性、更高的效率及更准确的结果。 

    6.基于语义的中文文本关键词提取(SKE)算法

    为克服传统关键词提取算法局限于字面匹配、缺乏语义理解的缺点,提出一种基于语义的中文文本关键词提取(SKE)算法。将词语语义特征融入关键词提取过程中,构建词语语义相似度网络并利用居间度密度度量词语语义关键度。实验结果表明,与基于统计特征的关键词提取算法相比,SKE算法提取的关键词能体现文档的主题,更符合人们的感知逻辑,且算法性能较优。

    7.基于朴素贝叶斯模型的中文关键词提取算法研究

    提出了一种基于朴素贝叶斯模型的中文关键词提取算法。该算法首先通过训练过程获得朴素贝叶斯模型中的各个参数,然后以之为基础,在测试过程完成关键词提取。实验表明,相对于传统的if*idf方法,该算法可从小规模的文档集中提取出更为准确的关键词,而且可灵活地增加表征词语重要性的特征项,因而具有更好的可扩展性。



               

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  • 关键词提取算法TextRank

    万次阅读 2018-08-07 23:19:22
    关键词提取算法-TextRank 今天要介绍的TextRank是一种用来做关键词提取的算法,也可以用于提取短语和自动摘要。因为TextRank是基于PageRank的,所以首先简要介绍下PageRank算法。 PageRank算法  PageRank设计之...

    关键词提取算法-TextRank

    今天要介绍的TextRank是一种用来做关键词提取的算法,也可以用于提取短语和自动摘要。因为TextRank是基于PageRank的,所以首先简要介绍下PageRank算法。

    PageRank算法

     PageRank设计之初是用于Google的网页排名的,以该公司创办人拉里·佩奇(Larry Page)之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。PageRank通过互联网中的超链接关系来确定一个网页的排名,其公式是通过一种投票的思想来设计的:如果我们要计算网页A的PageRank值(以下简称PR值),那么我们需要知道有哪些网页链接到网页A,也就是要首先得到网页A的入链,然后通过入链给网页A的投票来计算网页A的PR值。这样设计可以保证达到这样一个效果:当某些高质量的网页指向网页A的时候,那么网页A的PR值会因为这些高质量的投票而变大,而网页A被较少网页指向或被一些PR值较低的网页指向的时候,A的PR值也不会很大,这样可以合理地反映一个网页的质量水平。那么根据以上思想,佩奇设计了下面的公式:
    这里写图片描述
    该公式中,Vi表示某个网页,Vj表示链接到Vi的网页(即Vi的入链),S(Vi)表示网页Vi的PR值,In(Vi)表示网页Vi的所有入链的集合,Out(Vj)表示网页j出链,d表示阻尼系数,是用来克服这个公式中“d *”后面的部分的固有缺陷用的:如果仅仅有求和的部分,那么该公式将无法处理没有入链的网页的PR值,因为这时,根据该公式这些网页的PR值为0,但实际情况却不是这样,所有加入了一个阻尼系数来确保每个网页都有一个大于0的PR值,根据实验的结果,在0.85的阻尼系数下,大约100多次迭代PR值就能收敛到一个稳定的值,而当阻尼系数接近1时,需要的迭代次数会陡然增加很多,且排序不稳定。公式中S(Vj)前面的分数指的是Vj所有出链指向的网页应该平分Vj的PR值,这样才算是把自己的票分给了自己链接到的网页。

    TextRank算法提取关键词

    TextRank是由PageRank改进而来,其公式有颇多相似之处,这里给出TextRank的公式:
    这里写图片描述
    可以看出,该公式仅仅比PageRank多了一个权重项Wji,用来表示两个节点之间的边连接有不同的重要程度。TextRank用于关键词提取的算法如下:

    1. 把给定的文本T按照完整句子进行分割,即 T=[S1,......,Sm] T = [ S 1 , . . . . . . , S m ]
    2. 对于每个句子 SiT S i ∈ T ,进行分词和词性标注处理,并过滤掉停用词,只保留指定词性的单词,如名词、动词、形容词,即 Si=[ti,1,......,ti,n] S i = [ t i , 1 , . . . . . . , t i , n ] ,其中 ti,j t i , j 是保留后的候选关键词。
    3. 构建候选关键词图G = (V,E),其中V为节点集,由(2)生成的候选关键词组成,然后采用共现关系(co-occurrence)构造任两点之间的边,两个节点之间存在边仅当它们对应的词汇在长度为K的窗口中共现,K表示窗口大小,即最多共现K个单词。
    4. 根据上面公式,迭代传播各节点的权重,直至收敛。
    5. 对节点权重进行倒序排序,从而得到最重要的T个单词,作为候选关键词。
    6. 由5得到最重要的T个单词,在原始文本中进行标记,若形成相邻词组,则组合成多词关键词。

    TextRank算法提取关键词短语

    提取关键词短语的方法基于关键词提取,可以简单认为:如果提取出的若干关键词在文本中相邻,那么构成一个被提取的关键短语。

    TextRank生成摘要

    将文本中的每个句子分别看做一个节点,如果两个句子有相似性,那么认为这两个句子对应的节点之间存在一条无向有权边。考察句子相似度的方法是下面这个公式:
    这里写图片描述
    公式中, Si,Sj S i , S j 分别表示两个句子, Wk W k 表示句子中的词,那么分子部分的意思是同时出现在两个句子中的同一个词的个数,分母是对句子中词的个数求对数之和。分母这样设计可以遏制较长的句子在相似度计算上的优势。
    我们可以根据以上相似度公式循环计算任意两个节点之间的相似度,根据阈值去掉两个节点之间相似度较低的边连接,构建出节点连接图,然后计算TextRank值,最后对所有TextRank值排序,选出TextRank值最高的几个节点对应的句子作为摘要。

    Python 实现

    利用jieba库可以轻松实现,例子如下

    import jieba.analyse
    
    tag = "今天要介绍的TextRank是一种用来做关键词提取的算法,也可以用于提取短语和自动摘要。因为TextRank是基于PageRank的,所以首先简要介绍下PageRank算法。"
    result = jieba.analyse.extract_tags(tag)
    print(result)

    结果如下

    ['TextRank', 'PageRank', '算法', '提取', '短语', '介绍', '简要', '关键词', '摘要', '基于', '自动', '用来', '首先', '用于', '今天', '所以', '一种', '因为', '可以']

    可以看到今天介绍的重点TextRank和PageRank都排在了前两位。

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  • 【笔记】关键词提取算法 文章目录【笔记】关键词提取算法1)TF-IDF1. 概念2. Python中实现2)TextRank1. PageRank2. TextRank TF-IDF和TextRank是自然语言处理当中比比较经典的关键词提取算法; 1)TF-IDF 1. 概念 ...

    【笔记】关键词提取算法

    参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/126733456
    重点是基于图的算法;

    TF-IDFTextRank是自然语言处理当中比比较经典的关键词提取算法;

    1)TF-IDF

    1. 概念

    TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency)

    TF(词频)表示词(关键字)在文档中出现的频率。公式为:

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  • 关键词提取算法—TF/IDF算法

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    2016-01-07 12:14:23
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