对于文本关键提取通常有两种简单的方法：一个则是直接计算出现频率较高的词，另一个则是计算出现频次*逆文档率，下面分别介绍具体的实现。目录sklearn-CountVectorizer()函数sklearn-TfidfVectorizer()函数一个中文提取的例子：sklearn-CountVectorizer()函数CountVectorizer()函数只考虑每个单词出现
HanLP 关键词提取算法分析参考论文：《TextRank: Bringing Order into Texts》TextRank算法提取关键词的Java实现
TextRank算法自动摘要的Java实现这篇文章中作者大概解释了一下TextRank公式1. 论文In this paper, we introduce the TextRank graphbased ranking model for
亲密关系中的四种依恋类型1、安全型（低回避、低焦虑）可以很安心地与人亲密，并建立相互依赖又相互独立的关系。不担心被抛弃。对自己和他人的评价都是积极的，认为自己值得爱，他人也值得爱和信任。2、痴迷型（低回避，高焦虑）渴望与人亲密，又怀疑对方并不想和自己亲密，很担心失去，有强烈的情感依赖和饥渴。会做许多努力以获得关注和爱。对自己的评价消极，觉得自己低价值、不值得爱。总想努力得到他人的赞许，寻求认同。容
**hanlp提取摘要**
## 1. 简介
在现代社会中，大量的文本信息涌入我们的视野。人们通常无法阅读所有的文本内容，因此需要一种能够自动提取文本摘要的方法。hanlp是一种流行的中文自然语言处理工具，它提供了许多功能，包括实体识别、关键词提取和文本摘要提取等。本文将重点介绍hanlp中提取文本摘要的功能，并通过代码示例展示如何使用。
## 2. hanlp文本摘要提取的原理
hanl
原创
2023-08-25 13:31:56
315阅读
# 使用HanLP进行实体提取
在自然语言处理中，实体提取是一项重要的任务。实体提取就是从文本中识别出具有特定意义的实体，比如人名、地名、组织等。HanLP是一个流行的自然语言处理工具包，其中包含了实体提取功能。本文将介绍如何使用HanLP进行实体提取，并给出代码示例。
## 什么是HanLP
HanLP是一个开源的自然语言处理工具包，提供了丰富的中文自然语言处理功能，包括分词、词性标注、命
摘要算法是一种能产生特殊输出格式的算法，这种算法的特点是：无论用户输入多少长度的原始数据，经过计算后输出的密文都是固定长度的，这种算法的原理是根据一定的运算规则对原数据进行某种形式的提取，这种提取就是摘要，被摘要的数据内容与原数据有密切联系，只要原数据稍有改变，输出的“摘要”便完全不同，因此，基于这种原理的算法便能对数据完整性提供较为健全的保障
提取工具的代码我放到github上了：https://github.com/langresser/dnfextrator 虽然上文已经有比较详尽的分析了，但是真正实现好一个资源提取工具还是花了我两天的时间。这里把需要注意的地方记录下来。 1、npk包的格式：struct NPK_Header
{
char flag[16]; // 文件标识 "NeoplePack_Bill"
目前主要方法有：基于统计：统计词频，位置等信息，计算句子权值，再简选取权值高的句子作为文摘，特点：简单易用，但对词句的使用大多仅停留在表面信息。基于图模型：构建拓扑结构图，对词句进行排序。例如，TextRank/LexRank基于潜在语义：使用主题模型，挖掘词句隐藏信息。例如，采用LDA，HMM基于整数规划：将文摘问题转为整数线性规划，求全局最优解。TextRank 算法是一种用于文本的基于图的排
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2023-08-30 19:58:29
117阅读
# 使用HanLP实现摘要提取
在自然语言处理（NLP）领域，文本摘要是一个重要的研究方向。它的目的是从大量文本中提取出关键信息，以便读者能够快速获取文章的主旨。HanLP是一个强大且高效的中文处理工具，支持多种NLP任务，其中也包括文本摘要提取。本文将介绍如何使用HanLP实现摘要提取，并提供相关代码示例。
## 什么是摘要提取？
摘要提取分为两种主要类型：抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘
文章目录Q8:关系抽取的三类常用方法及其优缺点基于模版、规则的方法（触发词）依存句法分析基于传统机器学习的方法基于特征向量的关系抽取方法基于核函数的关系抽取方法两个方法之间的比较基于深度学习的方法基于CNN的方法与机器学习任务相比Q9:知识融合的两种方式&常用工具&实体对齐的常用方法引言一般流程本体匹配本体匹配工具：Falcon-AO实体对齐实体对齐（实体匹配）的常用方法基于快速
提取中文短语也即固定多字词表达串的识别。短语提取经常用于搜索引擎的自动推荐，文档的简介生成等。利用互信息和左右信息熵，我们可以轻松地将新词提取算法拓展到短语提取。只需将新词提取时的字符替换为单词， 字符串替换为单词列表即可。为了得到单词，我们依然需要进行中文分词。 大多数时候， 停用词对短语含义表达帮助不大，所以通常在分词后过滤掉。代码如下:from pyhanlp import *
""" 短
1、E-R图的定义 实体关系图：简记E-R图是指以实体、关系、属性三个基本概念概括数据的基本结构，从而描述静态数据结构的概念模式。 –百度百科 2、E-R的使用方法 E-R图为实体-联系图，提供了表示实体型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。实体关系图表示在信息系统中概念模型的数据存储。 –百度百科 2.1E-
对文本进行自动摘要的提取和关键词的提取，属于自然语言处理的范畴。提取摘要的一个好处是可以让阅读者通过最少的信息判断出这个文章对自己是否有意义或者价值，是否需要进行更加详细的阅读；而提取关键词的好处是可以让文章与文章之间产生关联，同时也可以让读者通过关键词快速定位到和该关键词相关的文章内容。文本摘要和关键词提取都可以和传统的 CMS 进行结合，通过对文章 / 新闻等发布功能进行改造，同步提取关键词和
练习题目中英文姓名提取代码运行效果完整代码骚包的中文字符提取操作(不用 re ，用 in 也完成了本博文题目。) 不练不知道，一炼“嘿一跳” 看似简单的问题，也是有“难点”的。 这个“小练笔”，差点儿没搞死我，居然调试了近一小时。 最后才用“零宽断言”和 for 嵌套搞定。??题目来源：《从给定字符串中提取姓名》
中英文姓名提取代码name_C = re.findall(r"(\w
NASIOCN文献NLP命名实体识别实体分类分类实体解释 实体标注前提我们针对的是全文的标注，抽出来的自然段，我们要进行逐一的分词分句（单词之间是空格隔开的，句子之间是句点隔开的）并给每个单词打上标签（但我们只需要对文本中的名词打上我们预定义好的8个大类即可，后续的可代码处理）。准备工作标注工具需要上传txt格式的中英文文本文献。txt格式
目录常用分词工具jieba分词使用分词的原理代码实现常用的分词工具：
jieba分词 在python中最好用的分词工具HanLP Han Language Processing 汉语言处理包 HanLP 是由一系列模型与算法组成的 Java 工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。中科院计算所ICTCLAS free版开放了源代码，方便用户学习jieba分词工具
安装pip
直接上代码1 #-*- coding:utf-8 -*-
2 from pyhanlp import *
3
4 print("=" * 20 + "命名实体识别与词性标注" + "=" * 30)
5 NLPTokenizer = JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer')
6 print(NLPTokenizer.segmen
加载模型HanLP的工作流程是先加载模型，模型的标示符存储在hanlp.pretrained这个包中，按照NLP任务归类。import hanlp
hanlp.pretrained.tok.ALL # 语种见名称最后一个字段或相应语料库调用hanlp.load进行加载，模型会自动下载到本地缓存。自然语言处理分为许多任务，分词只是最初级的一个。tok = hanlp.load(hanlp.pretr
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2023-07-21 15:17:44
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关键字提取 简单来说关键字提取就是从一段文本中将最能体现总体思想的词或句抽取出来。关键字可以帮助我们快速了解文本想要表达的内容，尤其是在很长的文献、作文、专利等篇幅巨大、内容居多的场景中可以发挥出不错的效果。 &
关系抽取实体之间的关系是知识图谱中不可或缺的部分，不同的关系将独立的实体连接。关系抽取是文本内容理解的重要支撑技术，能够将文本分析从语言层面提升到内容层面，对于问答系统、智能客服、聊天机器人、语义搜索等应用都十分重要。任务概述任务定义 定义为两个或多个实体之间的某种联系。任务分类 关系抽取分为以下三种：
面向结构化文本的关系抽取 结构数据包括表格数据，XML文档以及数据库数据等，这类数据具有
