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
**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
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
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"
# 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
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
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
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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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
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。 &
前言关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，关键词是为了文献标引工作，从报告、论文中选取出来用以表示全文主题内容信息的单词或术语，在现在的报告和论文中，我们依然可以看到关键词这一项。因此，关键词在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用，它不仅是进行这些工作不可或缺的基础和前提，也是互联网上信息建库的一项重要工作。关键词抽取从方法
未加密的文档取词：★打开acrobat5.0里的“edit”菜单，选择“Preferences”中的“Options”。取消选择“Certified Plug-ins only”。然后重新启动电脑。★把词霸目录中的xdict32.api的后缀名由api改为CHS， 然后将它copy到Program Files/Adobe/Acrobat 5.0/Reader/plug_ins目录中。★将词霸的xd
# 教你如何使用HanLP提取关键词（Python版）
## 一、整体流程
在使用HanLP提取关键词的过程中，主要包括以下几个步骤：
1. 安装HanLP Python库
2. 导入HanLP库
3. 加载HanLP的关键词提取模型
4. 输入待处理的文本
5. 调用HanLP提取关键词的函数
6. 获取提取的关键词结果
下面我们将逐步进行详细的解释每一步需要做的事情。
```merm
HanLP是由一系列模型与算法组成的工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点；提供词法分析（中文分词、词性标注、命名实体识别）、句法分析、文本分类和情感分析等功能。(以上介绍来自官网：http://www.hanlp.com/#overview 同时也附上GitHub上的地址(这里面介绍更全面)：https://gith
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2023-08-17 17:17:53
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最近在开发一个文章模块功能，设计那边提出要给文章生成对应标签，用于文章关联推送，这里和大家分享一下实现过程；这里需要用到PHPAnalysis，下载链接如下 提取码：xzmx提取关键字方法如下： <?php
/**
* 关键字提取方法
*
* @param $title string
* 进行分词的标题
* @param $content string
大家都知道，人事部门的工作人员，在整理员工档案的时候，需要通过身份证号码提取出员工的出生日期。手动输入比较麻烦，并且还容易出错，那么，有什么方法可以快速提取呢？小 E 这里有三种方法！01公式法在 E4 单元格输入以下公式，然后双击填充即可完成：=--TEXT(MID(D4,7,8),"0-00-00")公式的具体含义如下：MID 函数，可以从一个字符当中，截取出一部分内容。在这个案例当中，MID
正则表达式提取器简介 在使用Jmeter过程中，会经常使用到正则表达式提取器提取器，虽然并不直接涉及到请求的测试，但是对于数据的传递起着很大的作用。操作步骤 一、打开jmeter，导入录制好脚本，添加查看结果树进行运行，可以发现变化的值（也可以多运行几次进行观察）二、在对应的请求中添加正则表达式提取器三、在正则表达式提取器中把变化的值进行替换四、用变量替换动态的值五、运行，察看结果树，正常登陆匹配
