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  • 今天老shi准备跟大家简单介绍一下文本关键词提取常用的两种技术,即TF-IDF和TextRank。废话不多说,马上进入正题。1、基于TF-IDF的文本关键词提取方法首先,什么是TF-IDF?TF-IDF的文中解释为词频-逆文档频率,是...
    前段时间有粉丝问我什么时候更新公众号文章,老shi才突然意识到原来已经很久没有跟大家唠嗑机器学习那些事儿了。今天老shi准备跟大家简单介绍一下文本关键词提取常用的两种技术,即TF-IDF和TextRank。废话不多说,马上进入正题。

    1、基于TF-IDF的文本关键词提取方法

    首先,什么是TF-IDF?TF-IDF的文中解释为词频-逆文档频率,是文本关键词提取技术中最常用的方法之一。那么什么是词频?词频(Term Frequency,TF),顾名思义就是词的频率。具体来说就是某一指定词语在当前文本中出现的频率。而逆文档频率(Inverse Document Frequency,IDF)是一个词语普遍重要性的度量。TF-IDF的主要思想是:如果某个词语在一篇文章中出现的频率很高,并且它在其他文章中较少出现,则认为该词语能很好地代表当前文章的含义。即一个词语的重要性与它在文档中出现的次数成正比,与它在语料库其他文档中出现的频率成反比。TF-IDF的具体计算公式如下:

    63865b5724adc6fdd8b8a071f84b8017.png

    由以上计算公式可知,TF-IDF是对文本所有候选关键词进行加权处理,最后根据权值对关键词进行排序。假设Dn为测试语料的大小,该算法的关键词提取步骤如下:

    (1) 首先对于给定的文本D进行分词、词性标注和去除停用词等数据预处理操作。分词处理可以采用jieba分词,根据需要保留部分词性的词语,最终得到n个候选关键词,即D=[t1,t2,…,tn] ;

    (2) 计算词语ti 在文本D中出现的词频(TF);

    (3) 计算词语ti 在整个语料库中的逆文档频率(IDF),即IDF=log (Dn /(Dt +1)),其中,Dt 为语料库中词语ti 出现的文档个数;

    (4) 计算得到词语ti 的TF-IDF=TF*IDF,并重复步骤(2)(3)(4)得到所有候选关键词的TF-IDF值;

    (5) 最后对所有候选关键词计算结果进行倒序排列,得到排名前TopN个词语作为文本的关键词。

    2、基于TextRank的文本关键词提取方法

    在正式介绍TextRank方法之前,首先要介绍一下大名鼎鼎的PageRank算法。PageRank算法是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1998年在斯坦福大学读研究生期间发明的,是用于根据网页间相互的链接关系来计算网页重要性的技术。PageRank算法的核心思想认为:如果一个网页被大量其他网页链接,说明这个网页比较重要,强调的是被链接网页的数量;另外,如果一个网页被排名很高的网页链接,说明这个网页比较重要,强调的是被链接网页的权重。

    一般情况下,一个网页的PageRank值(PR)计算公式如下:

    cf245d978ff7a7ae828fb640d4eacbe1.png

    TextRank算法通过词之间的相邻关系构建网络,然后利用PageRank算法迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到文本关键词。

    具体来说,TextRank文本关键词提取方法是利用局部词汇关系,即共现窗口,对候选关键词进行排序,该算法的文本关键词提取步骤如下:

    (1)  首先对于给定的文本D进行分词、词性标注和去除停用词等数据预处理操作。分词处理可以采用jieba分词,根据需要保留部分词性的词语,最终得到n个候选关键词,即D=[t1,t2,…,tn] ;

    (2) 构建候选关键词图G=(V,E),其中V为节点集(由候选关键词组成),并采用共现关系构造任意两点之间的边,两个节点之间仅当它们对应的词汇在长度为k的窗口中共现则表示两者之间存在边,k表示窗口大小,即共现窗口中最多共现k个词汇;

    (3) 根据PageRank公式迭代计算各节点的权重,直至收敛;

    (4) 对各节点权重进行倒序排列,得到排名前TopN个词汇作为文本关键词。

    好了,本次分享到此。还是那句话:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。由于时间关系,这里老shi就不展示具体实现代码了,但希望同学们自觉去尝试练习和实现以上介绍的两种文本关键词提取方法,这样才能加深理解老shi介绍的知识,真正为“你”所用!最后,不得不说之前由于个人原因,本公众号文章更新经常不及时,让粉丝们久等了,在此对粉丝们表示抱歉!接下来老shi会保持每两周更新1-2篇公众号文章的标准,请大家及时关注!如果觉得老shi的文章对你有所帮助,也希望同学们多多转发给你们的朋友,感谢大家的支持!

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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

    分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow

    也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!

                   

    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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  • 基于词序统计组合的中文文本关键词提取技术
  • 大家晚上好,我是阿涛。今天的主题是介绍提取从文本中关键词技术(有时候业务场景是需要从海量舆情数据中提取关键词,这个时候就需要进行分词求词频来先发现高频词),介绍最为简单的一...文本关键词提取-词频统计【1...

    a5fb3568013e978ae34344100bddbff7.png

    大家晚上好,我是阿涛。a080fa6dead99520c7f0b71771f6d949.gif

    今天的主题是介绍提取从文本中关键词技术(有时候业务场景是需要从海量舆情数据中提取关键词,这个时候就需要进行分词求词频来先发现高频词),介绍最为简单的一种用jieba分词后,然后统计词频,词频高的我们就理解为关键词;当然还有LDA、textrank等提取关键词的算法

    如果是多篇文档还可以再加tf-idf算法,计算关键词的"新鲜度"。

    【T】.文本关键词提取-词频统计

    【1】项目说明:

    说明:可用于提取文本中的关键词,对文本进行分词,然后统计词频,可以绘制词云图并输出词频统计结果

    过程:

        1.get_data()读取数据

        2.get_stopword()读取停用词

        3.count_keys()统计关键词并输出到csv

        4.main()进行分词、生成词云图

    【2】项目分支:

        -- 关键词提取

            --code

                文本关键词统计.py

            --data

                红楼梦.txt

            --image

                apple.png

                square.png

            --result

                词频统计结果.csv

                词云图.png

            --stopwords

                stopword.txt

    【3】栗子

    文本数据:这里我选用红楼梦来做。

    980c55ee8a46d8be879e778ea077379a.png

    先看词云图结果:(我用的背景图是apple、可以随意替换的)

    b370577a45d6fb351683760184a294b9.png

    词频统计的结果

    (如果想去掉"一个",这种无意义的词可以在stopword.txt中添加上)

    4c75fe16fa4a2488e0a627100bcc9c9d.png

    【python实现】:

    主要就是上面四个函数了

    # -*- coding: utf-8 -*-"""创建时间:2020.09.05说明:可用于提取文本中的关键词,对文本进行分词,然后统计词频,可以绘制词云图并输出词频统计结果路线:    1.get_data()读取数据    2.get_stopword()读取停用词    3.count_keys()统计关键词并输出到csv    4.main()进行分词、生成词云图    """from wordcloud import WordCloud# from wordcloud import STOPWORDS# STOPWORDS 作用是可以在 WordCloud(stopwords=add.STOPWORDS("一个"),...) 手动添加少量关键词from imageio import imreadfrom sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizerimport jiebaimport csv# 1.获取文本内容,注意文本编码为utf-8,可调整,进行分词def get_data(text_path):    """    Parameters    ----------    text_path : str        需要分析文本的路径.    Returns    -------    contents_list : str        采用jieba分词cut算法后的分词结果文本.    """    with open(text_path,encoding='utf-8') as f:         contents = f.read()        # 使用jieba分词,获取词的列表    contents_cut = jieba.cut(contents)    contents_list = " ".join(contents_cut)    return contents_list# 2.读取停用词def get_stopword(stopwords_path):    """        Parameters    ----------    stopwords_path : str        需要添加常用停用词的路径,也可以自己再添加.    Returns    -------    stopwords : list        停用词列表.    """    f=open(stopwords_path,'r',encoding='utf8')    stopwords=[]    lines=f.readlines()    for line in lines:        line=line.strip()        stopwords.append(line)    f.close()    return stopwords# 3.统计词频并生成字典 contents_dictdef count_keys(contents_list):    """    Parameters    ----------    contents_list : str        采用jieba分词cut算法后的分词结果文本.    Returns    -------    contents_dict : dict        每一个词对应的出现频率字典.    """    # 使用CountVectorizer统计词频    cv = CountVectorizer()    contents_count = cv.fit_transform([contents_list])    # 词有哪些    list1 = cv.get_feature_names()    # 词的频率    list2 = contents_count.toarray().tolist()[0]     # 将词与频率一一对应    contents_dict = dict(zip(list1, list2))    # 输出csv文件,newline="",解决输出的csv隔行问题    with open("../result/词频统计结果.csv", 'w', newline="") as f:        writer = csv.writer(f)        for key, value in contents_dict.items():            writer.writerow([key, value])    return contents_dict# 4.主函数def main(text_path,stopwords_path,photo_name):    """    Returns    -------    contents_dict : list        返回每一个词对应的出现频率字典.    """    contents_list=get_data(text_path)    stopwords_ok=get_stopword(stopwords_path)    wc = WordCloud(stopwords=stopwords_ok, collocations=False,                    background_color="white",                    font_path=r"C:\Windows\Fonts\simhei.ttf",                   width=400, height=300, random_state=42,                    mask=imread('../image/apple.png',pilmode="RGB"))    wc.generate(contents_list)    wc.to_file("../result/"+photo_name+".png")    #生成        contents_dict=count_keys(contents_list)    print('结果已完成,见result!')    return contents_dict        if __name__=='__main__':    #参数    text_path=r"../data/红楼梦.txt"    stopwords_path=r"../stopwords/stopword.txt"    photo_name='词云图'    #运行    contents_dict=main(text_path,stopwords_path,photo_name)    #备注,词云图如果已经存在再运行不会进行更新,需要重新命名或者删除图片

    对了,如果有需要还可以打包成exe小工具。

    往期推荐阅读白话 MCMCSQL存储过程SQL窗口函数MYSQL 49问

    两道精彩的SQL练习题

    MySQL语句性能优化的建议

    End

    作者:涛网站:http://atshare.top/

    半壶水全栈工程师,好读书,甚喜之

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  • 主要为大家详细介绍了python TF-IDF算法实现文本关键词提取,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • TF(Term Frequency)词频,在文章中出现次数最多的词,然而文章中出现次数较多的词并不一定就是关键词,比如常见的对文章本身并没有多大意义的停用词。所以我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。该...

    TF(Term Frequency)词频,在文章中出现次数最多的词,然而文章中出现次数较多的词并不一定就是关键词,比如常见的对文章本身并没有多大意义的停用词。所以我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。该权重为IDF(Inverse Document Frequency)逆文档频率,它的大小与一个词的常见程度成反比。在我们得到词频(TF)和逆文档频率(IDF)以后,将两个值相乘,即可得到一个词的TF-IDF值,某个词对文章的重要性越高,其TF-IDF值就越大,所以排在最前面的几个词就是文章的关键词。

    TF-IDF算法的优点是简单快速,结果比较符合实际情况,但是单纯以“词频”衡量一个词的重要性,不够全面,有时候重要的词可能出现的次数并不多,而且这种算法无法体现词的位置信息,出现位置靠前的词和出现位置靠后的词,都被视为同样重要,是不合理的。

    TF-IDF算法步骤:

    (1)、计算词频:

    词频 = 某个词在文章中出现的次数

    考虑到文章有长短之分,考虑到不同文章之间的比较,将词频进行标准化

    词频 = 某个词在文章中出现的次数/文章的总词数

    词频 = 某个词在文章中出现的次数/该文出现次数最多的词出现的次数

    (2)、计算逆文档频率

    需要一个语料库(corpus)来模拟语言的使用环境。

    逆文档频率 = log(语料库的文档总数/(包含该词的文档数 + 1))

    (3)、计算TF-IDF

    TF-IDF = 词频(TF)* 逆文档频率(IDF)

    详细代码如下:

    #!/usr/bin/env python

    #-*- coding:utf-8 -*-

    '''

    计算文档的TF-IDF

    '''

    import codecs

    import os

    import math

    import shutil

    #读取文本文件

    def readtxt(path):

    with codecs.open(path,"r",encoding="utf-8") as f:

    content = f.read().strip()

    return content

    #统计词频

    def count_word(content):

    word_dic ={}

    words_list = content.split("/")

    del_word = ["\r\n","/s"," ","/n"]

    for word in words_list:

    if word not in del_word:

    if word in word_dic:

    word_dic[word] = word_dic[word]+1

    else:

    word_dic[word] = 1

    return word_dic

    #遍历文件夹

    def funfolder(path):

    filesArray = []

    for root,dirs,files in os.walk(path):

    for file in files:

    each_file = str(root+"//"+file)

    filesArray.append(each_file)

    return filesArray

    #计算TF-IDF

    def count_tfidf(word_dic,words_dic,files_Array):

    word_idf={}

    word_tfidf = {}

    num_files = len(files_Array)

    for word in word_dic:

    for words in words_dic:

    if word in words:

    if word in word_idf:

    word_idf[word] = word_idf[word] + 1

    else:

    word_idf[word] = 1

    for key,value in word_dic.items():

    if key !=" ":

    word_tfidf[key] = value * math.log(num_files/(word_idf[key]+1))

    #降序排序

    values_list = sorted(word_tfidf.items(),key = lambda item:item[1],reverse=True)

    return values_list

    #新建文件夹

    def buildfolder(path):

    if os.path.exists(path):

    shutil.rmtree(path)

    os.makedirs(path)

    print("成功创建文件夹!")

    #写入文件

    def out_file(path,content_list):

    with codecs.open(path,"a",encoding="utf-8") as f:

    for content in content_list:

    f.write(str(content[0]) + ":" + str(content[1])+"\r\n")

    print("well done!")

    def main():

    #遍历文件夹

    folder_path = r"分词结果"

    files_array = funfolder(folder_path)

    #生成语料库

    files_dic = []

    for file_path in files_array:

    file = readtxt(file_path)

    word_dic = count_word(file)

    files_dic.append(word_dic)

    #新建文件夹

    new_folder = r"tfidf计算结果"

    buildfolder(new_folder)

    #计算tf-idf,并将结果存入txt

    i=0

    for file in files_dic:

    tf_idf = count_tfidf(file,files_dic,files_array)

    files_path = files_array[i].split("//")

    #print(files_path)

    outfile_name = files_path[1]

    #print(outfile_name)

    out_path = r"%s//%s_tfidf.txt"%(new_folder,outfile_name)

    out_file(out_path,tf_idf)

    i=i+1

    if __name__ == '__main__':

    main()

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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    千次阅读 2018-09-12 19:08:38
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    千次阅读 2018-11-30 15:39:38
    一、算法原理:使用gensim自带的LDAmodel。使用方法原理是:候选的关键词与抽取的主题计算相似度并进行排序,得到最终的关键词...如果文档分词后得到的词语在候选关键词中,那么将其作为关键词提取出来。(候选关键词...
  • 基于此,我想说的是,虽然关键词提取的算法很多,也很花哨,但是思路比较简单,应当在写Paper之前,或者开发技术应用之前,做好技术定位。另外,几乎没有论文回答最基础的一个问题,什么是关键词?为什么某些词应当...
  • 与此同时,不管是基于文本的推荐还是基于文本的搜索,对于文本关键词的依赖也很大,关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。因此,关键词提取在文本挖掘领域是一个很重要的部分。 关于文本...
  • 文本关键词提取-Python

    千次阅读 2018-05-02 14:22:50
    TF-IDF、TextRank两种文档关键词抽取算法:代码实例:TF-IDF算法实现:import numpy as np import pandas as pd import jieba import jieba.analyse #读取txt文本文件 def read_from_file(directions):    decode_...

空空如也

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