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  • 比如:一段文字AAAAA,HKHJLKLKL。BBBBBB我们BBBBBB!...我首先找到关键词“我们”,然后根据需要获取标点符号‘。’,‘!’中间的那段内容‘BBBBBB我们BBBBBB’。</p>
  • python实现关键词提取内容

    千次阅读 2020-04-15 11:31:56
    简单的关键词提取的代码 文章内容关键词的提取分为三大步: (1) 分词 (2) 去停用词 (3) 关键词提取 分词方法有很多,我这里就选择常用的结巴jieba分词;去停用词,我用了一个停用词表。具体代码如下: import ...

    简单的关键词提取的代码
    文章内容关键词的提取分为三大步:
    (1) 分词
    (2) 去停用词
    (3) 关键词提取

    分词方法有很多,我这里就选择常用的结巴jieba分词;去停用词,我用了一个停用词表。具体代码如下:

    import jieba
    import jieba.analyse
    
    #第一步:分词,这里使用结巴分词全模式
    text = '''新闻,也叫消息,是指报纸、电台、电视台、互联网经常使用的记录社会、传播信息、反映时代的一种文体,\
    具有真实性、时效性、简洁性、可读性、准确性的特点。\
    新闻概念有广义与狭义之分。\
    就其广义而言,除了发表于报刊、广播、电视上的评论与专文外的常用文本都属于新闻之列,包括消息、通讯、特写、速写(有的将速写纳入特写之列)等等。\
    狭义的新闻则专指消息,消息是用概括的叙述方式,比较简明扼要的文字,迅速及时地报道国内外新近发生的、有价值的的事实。\
    新闻也分公众新闻和小道新闻等。每则新闻在结构上,一般包括标题、导语、主体、背景和结语五部分。\
    前三者是主要部分,后二者是辅助部分。写法上主要是叙述,有时兼有议论、描写、评论等。
    '''
    fenci_text = jieba.cut(text)
    #print("/ ".join(fenci_text))
    
    #第二步:去停用词
    #这里是有一个文件存放要改的文章,一个文件存放停用表,然后和停用表里的词比较,一样的就删掉,最后把结果存放在一个文件中
    stopwords = {}.fromkeys([ line.rstrip() for line in open('stopwords.txt') ])
    final = ""
    for word in fenci_text:
        if word not in stopwords:
            if (word != "。" and word != ",") :
                final = final + " " + word
    print(final)
    
    #第三步:提取关键词
    a=jieba.analyse.extract_tags(text, topK = 5, withWeight = True, allowPOS = ())
    b=jieba.analyse.extract_tags(text, topK = 6,   allowPOS = ())
    print(a)
    print(b)
    #text 为待提取的文本
    # topK:返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词,默认值为20。
    # withWeight:是否一并返回关键词权重值,默认值为False。
    # allowPOS:仅包括指定词性的词,默认值为空,即不进行筛选。
    

    运行结果如下:

    新闻 也 叫 消息 是 指 报纸 、 电台 、 电视台 、 互联网 经常 使用 的 记录 社会 、 传播 信息 、 反映 时代 的 一种 文体 具有 真实性 、 时效性 、 简洁性 、 可读性 、 准确性 的 特点 新闻 概念 有 广义 与 狭义 之分 就 其 广义 而言 除了 发表 于 报刊 、 广播 、 电视 上 的 评论 与 专文 外 的 常用 文本 都 属于 新闻 之 列 包括 消息 、 通讯 、 特写 、 速写 ( 有 的 将 速写 纳入 特写 之 列 ) 等等 狭义 的 新闻 则 专指 消息 消息 是 用 概括 的 叙述 方式 比较 简明扼要 的 文字 迅速 及时 地 报道 国内外 新近 发生 的 、 有 价值 的 的 事实 新闻 也 分 公众 新闻 和 小道 新闻 等 每则 新闻 在结构上 一般 包括 标题 、 导语 、 主体 、 背景 和 结语 五 部分 前 三者 是 主要 部分 后 二者 是 辅助 部分 写法 上 主要 是 叙述 有时 兼有 议论 、 描写 、 评论 等 
    
    [('新闻', 0.4804811569680808), ('速写', 0.2121107125313131), ('消息', 0.20363211136040404), ('特写', 0.20023623445272729), ('狭义', 0.16168734917858588)]
    ['新闻', '速写', '消息', '特写', '狭义', '广义']
    
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  • 补充关键词抽取:RAKE,LDA等

    千次阅读 2018-03-29 23:16:24
    之前的《关键词抽取——结巴分词》一文仅仅利用了jiaba中的tfidf 与 textrank 进行关键词抽取,最近对以英文为主的新闻评论进行关键词提取时,这两种方法各有各的差:tfidf因为算法的限制,提取到的关键词不是很让人...

    之前的《关键词抽取——结巴分词》一文仅仅利用了jiaba中的tfidf 与 textrank 进行关键词抽取,最近对以英文为主的新闻评论进行关键词提取时,这两种方法各有各的差:tfidf因为算法的限制,提取到的关键词不是很让人满意;jieba里面的textrank输出的是只针对中文语料的结果,对纯英文输入返回空值,根据源码猜测原因,可能是在处理时加入分词,将英文过滤掉了?(有待考究)。因此重新对“关键词提取”进行了有关论文的阅读,Python中新的模块——rake的应用以及主题模型的尝试。

    一、理论梳理

    文档的关键词集合应该具备完备性、确定性、独立性,即关键词的全体能够覆盖文档的主题信息,每个关键词应能表达准确的额意义,同时关键词间应具有一定的差异性。

    (参考自基于文档主题结构的关键词抽取方法研究

    利用文档内部信息或外部信息进行关键词抽取的方式:

    1. 基于文档内部信息,利用文档的词聚类算法构建文档主题,进行关键词抽取。该方法仅利用文档内部信息,通过度量文档中词与词之间的相似度,利用聚类的方法构建文档主题,并根据不同主题在文档中的重要性进行关键词抽取。
    2. 基于文档外部结构,利用隐含主题模型构建文档主题,进行关键词抽取。针对基于文档内部信息通过聚类算法进行关键词抽取受限于文档主题提供信息不足的缺点,利用隐含主题模型构建文档主题,进行关键词抽取。
    3. 综合利用隐含主题模型和文档结构信息进行关键词抽取。

    基于词聚类的关键词抽取主要包括以下步骤:

    1. 候选词选取。首先,需要将停用词去掉,为关键词抽取选取合适的候选词。
    2. 计算候选词之间的语义相似度。
    3. 根据语义相似度对候选词进行聚类。
    4. 选取每个聚类中心词,在文档中选取合适的关键词。

    具体方式举例:

    TFIDF根据每个词在文档中的TFIDF值来计算其重要性;
    TexkRank基于图的方法;

    LDA则是根据文档和单词的主题分布相似度来计算单词的重要性。

    无监督的抽取方法又可细化为:

    • 基于统计:统计词频,位置等信息,计算句子权值,选取权值高的句子作为文摘
    • 基于图模型:构建拓扑结构图,textrank、lexrank
    • 基于潜在语义:使用主题模型,挖掘词句隐藏信息
    • 基于整数规划:将文摘问题转为整数规划问题,求全局最优解

    微博 关键词抽取流程由以下几步组成:

    1. 根据输入查询通过新浪API获取微博集合;
    2. 利用中文分词系统对微博进行分词;
    3. 利用微博权重分析系统和单词权重分析系统计算微博中每个词的权重;
    4. 采用第5章的方法,利用翻译概率模型产生微博集合的关键词列表;
    5. 利用可视化系统将关键词列表进行可视化,并输出为关键词可视化图片呈现 给用户。

    二、RAKE

    Python实现:Github: python-rake

    NLP keyword extraction tutorial with RAKE and Maui

    论文Automatic Keyword Extraction from Individual Documents 

    其中介绍了RAKE在准确率和效率方面均优于textrank

    import RAKE
    
    result =''' '''
    Rake = RAKE.Rake(RAKE.SmartStopList())
    keywords = Rake.run(result)
    print(keywords)

    结果比较惊艳,主要以短语的输出为主。

    三、基于隐含主题模型构建主题的方法

    LDA:Latent Dirichlet allocation

    一种基于LDA模型的关键词抽取方法

    四、其他

    基于HMM的加权Textrank单文档的关键词抽取算法

    展开全文
  • 如图所示,我们事件中提取ABCDE,再根据成绩评价转化表将评价填入评价列中,结果如下图: 方法一: IF(ISNUMBER(FIND("A",B3)),"优秀","...") 函数 在B3中输入以下语句,并填充 =IF(ISNUMBER(FIND("A",B3)),...

    如图所示,我们事件中提取ABCDE,再根据成绩评价转化表将评价填入评价列中,结果如下图:

    方法一:

    IF(ISNUMBER(FIND("A",B3)),"优秀","...") 函数

    在B3中输入以下语句,并填充

    =IF(ISNUMBER(FIND("A",B3)),"优",IF(ISNUMBER(FIND("B",B3)),"良",IF(ISNUMBER(FIND("C",B3)),"中",IF(ISNUMBER(FIND("D",B3)),"及格",IF(ISNUMBER(FIND("E",B3)),"不及格","")))))

    优点:容易理解,适合条件分支较少的情况

    缺点:可读性差,不易扩展

    方法二:

    LOOKUP(9^9,FIND({"A","B","C","D","E"},B3),{"优","良","中","及格","不及格"}) 函数

    在B3中输入以下语句,并填充

    =IF(ISERROR(LOOKUP(9^9,FIND(Sheet1!E$3:E$7,B3),Sheet1!F$3:F$7)), "", LOOKUP(9^9,FIND(Sheet1!E$3:E$7,B3),Sheet1!F$3:F$7))

    参考文章:

    https://jingyan.baidu.com/article/5d368d1e8e430b3f61c0576c.html

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  • 关键词提取--技术原理概览

    千次阅读 2019-07-18 13:30:50
    新闻关键词提取–技术调研 一、TF-IDF TF > Term Frequency TF = 某个词在文章中出现的次数 “词频”标准化-1 TF=某个词在文章中出现的次数文章的总词数 TF = \frac {某个词在文章中出现的次数}{文章的...

    关键词提取–技术原理概览

    一、TF-IDF

    TF > Term Frequency
    • TF = 某个词在文章中出现的次数

    • “词频”标准化-1

    T F = 某 个 词 在 文 章 中 出 现 的 次 数 文 章 的 总 词 数 TF = \frac {某个词在文章中出现的次数}{文章的总词数} TF=

    • “词频”标准化-2

    T F = 某 个 词 在 文 章 中 出 现 的 次 数 M a x { 文 章 中 词 的 出 现 次 数 } TF = \frac {某个词在文章中出现的次数}{Max\{文章中词的出现次数\} } TF=Max{}

    IDF > Inverse Document Frequency
    • IDF 逆文档频率

    I D F = l o g ( 语 料 库 的 文 档 总 数 包 含 该 词 的 文 档 数 + 1 ) IDF = log( \frac{语料库的文档总数}{包含该词的文档数+1} ) IDF=log(+1)

    TF-IDF

    T F − I D F = 词 频 × 逆 文 档 频 率 = T F × I D F TF-IDF = 词频 \times 逆文档频率 = TF \times IDF TFIDF=×=TF×IDF

    TF-IDF与词频成正比,与该词在所有文档中出现的次数成反比。

    TF-IDF提取关键词的原理

    词的TF-IDF值越大,则说明该词为关键词。

    二、TextRank

    PageRank
    • Idea1
      一个网页被越多的其他网页链接到,则该网页越重要,即该网页的权值越大;
    • Idea2
      一个网页被越重要(权值大)的网页链接到,则该网页越重要;
    TextRank
    • Idea1
      一个词与越多的其他词共现,则该词越重要,即该词的权值越大;
    • Idea2
      一个词与越重要(权值越大)的词共现,则该词越重要;

    注意:这里共现实在设定的固定长度K的窗口内共同出现,其中,K表示窗口中包含K个词。

    TextRank 一般模型可以表示为一个有向有权图 G =(V, E), 由点集合 V和边集合 E 组成, E 是V ×V的子集,节点为单个的词。图中任两点 Vi , Vj 之间边的权重为 wji , 对于一个给定的点 Vi, In(Vi) 为 指 向 该 点 的 点 集 合 , Out(Vi) 为点 Vi 指向的点集合。点 Vi 的得分定义如下:

    TextRank公式

    其中,d为阻尼系数, I n ( V i ) In(V_i) In(Vi) 表示所有与 V i V_i Vi共现的词的集合, ∣ O u t ( V j ) ∣ |Out(V_j)| Out(Vj) 表示所有与 V j V_j Vj共现的词的集合, w j k w_{jk} wjk表示节点j指向k的边的权重,同理, w j i w_{ji} wji W S ( V j ) WS(V_j) WS(Vj)表示节点 V j V_j Vj的得分。

    注意:设置阻尼系数的目的:
    有些词不与其他词共现,所以无法统计;阻尼系数可以设置默认的得分值,即 W S ( V i ) = 1 − d WS(V_i)=1-d WS(Vi)=1d

    • 权重 w j k w_{jk} wjk计算举例

    现在将每个单词作为图中的一个节点,同一个窗口中的任意两个单词对应的节点之间存在着一条边。然后利用投票的原理,将边看成是单词之间的互相投票,经过不断迭代,每个单词的得票数都会趋于稳定。一个单词的得票数越多,就认为这个单词越重要。

    例如要从下面的文本中提取关键词:

    程序员(英文Programmer)是从事程序开发、维护的专业人员。一般将程序员分为程序设计人员和程序编码人员,但两者的界限并不非常清楚,特别是在中国。软件从业人员分为初级程序员、高级程序员、系统分析员和项目经理四大类。

    对这句话分词,去掉里面的停用词,然后保留词性为名词、动词、形容词、副词的单词。得出实际有用的词语:

    程序员, 英文, 程序, 开发, 维护, 专业, 人员, 程序员, 分为, 程序, 设计, 人员, 程序, 编码, 人员, 界限, 特别, 中国, 软件, 人员, 分为, 程序员, 高级, 程序员, 系统, 分析员, 项目, 经理

    现在建立一个大小为 9 的窗口,即相当于每个单词要将票投给它身前身后距离 5 以内的单词:

    开发=[专业, 程序员, 维护, 英文, 程序, 人员]
    软件=[程序员, 分为, 界限, 高级, 中国, 特别, 人员]
    程序员=[开发, 软件, 分析员, 维护, 系统, 项目, 经理, 分为, 英文, 程序, 专业, 设计, 高级, 人员, 中国]
    分析员=[程序员, 系统, 项目, 经理, 高级]
    维护=[专业, 开发, 程序员, 分为, 英文, 程序, 人员]
    系统=[程序员, 分析员, 项目, 经理, 分为, 高级]
    项目=[程序员, 分析员, 系统, 经理, 高级]
    经理=[程序员, 分析员, 系统, 项目]
    分为=[专业, 软件, 设计, 程序员, 维护, 系统, 高级, 程序, 中国, 特别, 人员]
    英文=[专业, 开发, 程序员, 维护, 程序]
    程序=[专业, 开发, 设计, 程序员, 编码, 维护, 界限, 分为, 英文, 特别, 人员]
    特别=[软件, 编码, 分为, 界限, 程序, 中国, 人员]
    专业=[开发, 程序员, 维护, 分为, 英文, 程序, 人员]
    设计=[程序员, 编码, 分为, 程序, 人员]
    编码=[设计, 界限, 程序, 中国, 特别, 人员]
    界限=[软件, 编码, 程序, 中国, 特别, 人员]
    高级=[程序员, 软件, 分析员, 系统, 项目, 分为, 人员]
    中国=[程序员, 软件, 编码, 分为, 界限, 特别, 人员]
    人员=[开发, 程序员, 软件, 维护, 分为, 程序, 特别, 专业, 设计, 编码, 界限, 高级, 中国]
    然后开始迭代投票,直至收敛:

    程序员=1.9249977,
    人员=1.6290349,
    分为=1.4027836,
    程序=1.4025855,
    高级=0.9747374,
    软件=0.93525416,
    中国=0.93414587,
    特别=0.93352026,
    维护=0.9321688,
    专业=0.9321688,
    系统=0.885048,
    编码=0.82671607,
    界限=0.82206935,
    开发=0.82074183,
    分析员=0.77101076,
    项目=0.77101076,
    英文=0.7098714,
    设计=0.6992446,
    经理=0.64640945

    可以看到“程序员”的得票数最多,因而它是整段文本最重要的单词。我们将文本中得票数多的若干单词作为该段文本的关键词,若多个关键词相邻,这些关键词还可以构成关键短语。

    TextRank算法描述
    • (1)把给定的文本T按照完整句子进行分割,即 T = [ S 1 , S 2 , . . . , S m ] T=[S_1, S_2, ... ,S_m] T=[S1,S2,...,Sm]
    • (2)对于每个句子 S i ∈ T S_i \in T SiT,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 S i = [ t i , 1 , t i , 1 , . . . , t i , n ] S_i = [t_{i, 1}, t_{i, 1}, ... ,t_{i, n}] Si=[ti,1,ti,1,...,ti,n],其中 T i , j T_{i,j} Ti,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。

    三、RAKE

    Rapid Automatic Keywords Extraction
    • 单词得分公式

    W o r d S c o r e = W o r d D e g r e e ( w ) / W o r d F r e q u e n c y ( w ) WordScore = WordDegree(w) / WordFrequency(w) WordScore=WordDegree(w)/WordFrequency(w)
    其中,单词w的度来源于图模型,单词w每与一个单词共现在一个短语中,度就加1,考虑该单词本身;单词w的词频为该单词在文档中出现的总次数。

    • 关键短语的抽取规则

      • 对于每个候选的关键短语,将其中每个单词的得分累加,得出候选的关键短语的得分;
      • 对候选的关键短语的得分进行降序排列;
      • RAKE将候选短语总数的前1/3作为抽取出的关键词(关键短语);
    RAKE算法
    • Idea1
      TextRank认为,一个词的重要性由链向它的其他词的重要性来决定。

    • Idea2
      将短语中的每个单词的共现关系考虑进去;
      当与一个单词共现的词语越多,即单词的共现关系越多,则该词的度就越大;

    • 算法步骤

      1. 根据标点符号(如半角的句号、问号、感叹号、逗号等)将一篇文档分成若干分句;
      2. 对于每一个分句,使用停用词作为分隔符将分句分为若干短语,这些短语作为最终提取出的关键词的候选词;
      3. 统计单词的词频,统计单词的度,计算分句的得分;
      4. 对候选的关键短语的得分进行降序排列;
      5. RAKE将候选短语总数的前1/3作为抽取出的关键短语;
    与TextRank对比
    • Difference1
      TextRank考虑固定窗口大小k中词语的共现关系;
      RAKE考虑句子中词语的共现关系,“窗口”大小不一;

    • Difference2
      TextRank先分词,再计算单词的共现关系;
      RAKE先分句,再分词,计算单词在句子中的共现关系;

    • Difference2
      TextRank提取出关键词,即单个词;
      RAKE提取出关键分句,即由多个词组成的分句;

    四、集成算法

    (TFIDF+TextRank+RAKE)->TFIDF
    • Idea1
      使用多个关键词提取模型提取出多个关键词,将这些关键词作为候选词,再次进行关键词抽取;
      先粗抽取,再细抽取;

    五、存在的问题

    1. TF-IDF和TextRank

    传统的方法如TFIDF仅依靠候选关键词在文档中的统计性质进行排序,而TextRank虽然在一定程度上考虑了文档中词与词之间的关系,但仍然倾向于选择文档中出现较为频繁的词作为关键词。而文档的关键词与文档往往存在一定的词汇差异现象,主要表现在两个方面:

    1. 很多关键词在文档中的统计特性并不显著,也就是说文档的某些关键词本身并不一定在文档中频繁出现。
    2. 在某些情况下,如文档较短的时候,一些关键词甚至并不出现在文档中。
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    2019-09-29 13:20:40
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  • 提高关键词密度技巧:  关键词密度怎么加才能为搜索*引擎所接受,又... 对搜索*引擎来说,有没有标点符号都是一样的,但读者能理解其含义。比如中间虽然有逗号隔开,但在搜索*引擎看来,这是一个关键词词组。  2...
  • TextRank算法是利用局部词汇之间关系(共现窗口)对后续关键词进行排序,直接从文本本身抽取。其主要步骤如下: (1)把给定的文本T按照完整句子进行分割,即 (2)对于每个句子,进行分词和词性标注处理,并过滤...
  • TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外,因特网上的搜索引擎还会使用基于链接分析的评级方法,以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。  在NLP中,TF-...
  • 2,以固定窗口大小(默认为5,通过span属性调整),词之间的共现关系,构建图 3,计算图中节点的PageRank,注意是无向带权图   对于itemgetter()用法参照连接 二、 常用NLP扩充知识点(python2.7) Part 1. ...
  • 网站标题title中用什么标点符号好?

    千次阅读 2014-06-09 14:14:14
    很多站长在初次建站时必定遇到的问题,也就是我们要使用什么样的标点符号来写网站的title和meta信息?用什么样的分隔符来分隔关键词?既能做到词与词之间的关联度,又能让搜索引擎区分开来。这里就来说一下各种符号的...
  • 要求将这 60万 条记录中包含的关键词全部提取出来并统计各关键词的命中次数。 本文完整介绍了我的实现方式,看我如何将需要运行十小时的任务优化到十分钟以内。虽然实现语言是 PHP,但本文介绍的更...
  • 文章目录Jieba分词Jieba 分词的原理Jieba 分词的三种模式Jieba 分词使用方法载入词典的使用调整词典基于 TF-IDF 算法的关键词抽取基于 TextRank 算法的关键词抽取词性标注添加停用词的输出结果词云读取文章,并制作...

空空如也

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