一、什么是推荐系统1. 为什么需要推荐系统为了解决互联网时代下的信息超载问题。2. 搜索引擎与推荐系统分类目录，是将著名网站分门别类，从而方便用户根据类别查找公司。搜索引擎，用户通过输入关键字，查找自己需要的信息。推荐系统，和搜索引擎一样，是一种帮助用户快速发展有用信息的工具。通过分析用户的历史行为，给用户的兴趣建模，从而主动给用户推荐能够满足他们兴趣和需求的信息。并且，推荐系统能够很好的发掘物品
## PaddleNLP关键词抽取的实现流程
在教会刚入行的小白如何实现PaddleNLP关键词抽取之前，我们先来了解一下整个实现流程。下面是实现关键词抽取的一般步骤：
```mermaid
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 实现关键词抽取流程
section 数据处理
数据收集 :done,
原创
2023-10-05 18:14:44
406阅读
关键词抽取模型常见的算法有TF-IDF、TextRank等，本文仅在这里对这两种方法作原理的简单介绍。1 TF-IDF算法 TF-IDF(term frequency-inverse document frequency) :一种用于资讯检索于资讯探勘的
有监督的文本关键词提取算法需要高昂的人工成本，因此现有的文本关键词提取主要采用适用性较强的无监督关键词抽取。其文本关键词抽取流程如下： 图 1 无监督文本关键词抽取流程图无监督关键词抽取算法可以分为三大类，基于统计特征的关键词抽取、基于词图模型的关键词抽取和基于主题模型的关键词抽取。NO.1、文本关键词提取算法 基于统计特征的关键词提取算法 基于于统计特征的关键词抽取算法的思想是利用文档中词语的
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2023-11-09 10:25:55
321阅读
关键词是什么意思？用户只有通过关键词搜索，才能找到满足自己需求的结果。关键词优化的好与坏，关系到seoer最关注的排名的好与坏，关系到需求覆盖范围的大与小。因此，从seo角度来讲，关键词是一个特别重要的概念。另外一方面，关键词是一个比较基础的概念。笔者认为，较基础的seo知识越发重要。本文从多个角度阐述关键词是什么意思。一：什么是关键词？从百科的定义来看，关键词是英文“keywords”的翻译结
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2023-09-05 13:22:21
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# PaddleNLP 关键词：深度学习与自然语言处理的新选择
随着深度学习的发展，文本处理、语义理解和人机交互等领域的进步使得自然语言处理（NLP）技术日益受到关注。在众多NLP框架中，PaddleNLP以其强大的功能和灵活的模型受到了开发者和研究者的青睐。本文将为您介绍PaddleNLP的基本概念，并通过示例来探讨如何利用这个框架进行自然语言处理。
## 什么是PaddleNLP？
Pa
原创
2024-09-27 04:02:33
52阅读
# 如何实现“paddlenlp 关键词”
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用PaddleNLP库实现“paddlenlp 关键词”。PaddleNLP是一个开源的自然语言处理工具包，可以帮助我们进行文本预处理、文本分类、文本相似度计算等任务。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现“paddlenlp 关键词”的整体流程。下面是一个表格，展示了实现这一任务的步骤。
| 步骤
原创
2023-12-28 11:59:32
46阅读
关键词关键词是表达文档主题意义的最小单位。关键词自动抽取技术则是一种识别有意义且具有代表性片段或词汇(即关键词) 的自动化技术。关键词自动抽取在文本挖掘领域被称为关键词抽取 (Keyword Extraction)，在信息检索领域则通常被称为自动标引 (Automatic Indexing)，关键词提取是文献检索、自动摘要、文本分类、推荐系统等领域的基础性任务。 中文关键词提取算法：目前在中文数据
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2023-07-12 15:43:32
227阅读
本周任务如下，接续上周的关键字抽取任务，前面一两周主要学习了RAKE、TF-IDF、TextRank算法，详细见。本周发现还有一个无监督的关键字抽取算法比较经典，所以在扩展一下。这个算法就是YAKE！，在2018年提出，论文A Text Feature Based Automatic Keyword Extraction Method for Single Documents，该论文获得2018年
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2024-09-27 22:24:13
54阅读
一、前言关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还不支持全文搜索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论文的词语。因此，目前依然可以在论文中看到关键词这一项。除了这些，关键词还可以在文本聚类、分类、自动摘要等领域中有着重要的作用。比如在聚类时将关键词相似的几篇文档看成一个团簇，可以大大提高聚类算法的收敛速度；从某天所有的新闻中提取出这些新闻的关键词
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2024-05-06 13:27:50
146阅读
# PaddleNLP 关键词提取
关键词提取是自然语言处理中的一个重要任务，它可以从一段文本中识别出最具代表性和关键性的词语。关键词提取在搜索引擎、信息检索、文本分类等应用中都起到了至关重要的作用。
PaddleNLP是飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架的自然语言处理工具库，里面集成了丰富的预训练模型和各种常用的NLP任务的工具函数。其中，PaddleNLP提供了一个简单易用的关键
原创
2023-12-16 06:28:58
810阅读
通过使用PaddleNLP进行关键词抽取，我们可以提取文本中的重要信息，帮助理解文本内容并进行后续处理。接下来，我们将详细记录解决“PaddleNLP 抽关键词”问题的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和版本管理等方面。
## 环境预检
首先，我们来确保系统的环境配置是符合PaddleNLP的要求。我们可以使用四象限图来评估当前环境的能力，以及进行兼容性分析。
`
# 如何使用PaddleNLP增加关键词
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白们解决实际问题。在本文中，我们将探讨如何使用PaddleNLP增加关键词。PaddleNLP是百度推出的自然语言处理工具库，它提供了丰富的预训练模型和易用的API接口。
## 流程概述
首先，让我们通过一个表格来概述整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装
原创
2024-07-26 03:40:26
38阅读
事件的基本用法事件的基本用法我在对RO例子 Variants 跟踪时有了个意外收获，有种茅塞顿开。提起事件，我也用过，一般都是控件上提供啥事件我就用啥了。用的最多的就是OnClick事件，至于为啥这样用，我不知道，稀里湖途地我用了快小半辈子了。我从下面的代码开始跟踪的：procedure TVariantsClientMainForm.FormCreate(Sender: TObject);
va
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2024-09-15 07:14:08
37阅读
# PaddleNLP关键词标签科普
[PaddleNLP]( Tagging）是PaddleNLP中的一个重要功能，可以帮助用户快速识别文本中的关键词，从而实现更高效的文本分析和处理。
## 关键词标签的作用
关键词标签是指在文本中识别出具有特定含义的关键词或短语，并对其进行标记。通过关键词标签，我们可以快速准确地了解文本的主题和重点内容，从而方便后续的信息提取、分类和分析。
在Padd
原创
2024-04-05 03:50:24
83阅读
RAKE算法是由2010年的论文Automatic keyword extraction from individual documents提出的，比TextRank算法效果更好，原repository链接是 https://github.com/aneesha/RAKE，已经很久没有维护了，本文重新整理了代码，做了以下3个工作：使其支持python 3.0版本使其更灵活地用命令行调用代
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2023-11-29 17:26:13
216阅读
基于 TF-IDF 算法进行关键词提取倾向于过滤掉常见的词语，保留重要的词语。jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())sentence：待提取文本topK：返回 TF-IDF 权重最大的关键词个数，默认值为 20withWeight：是否需要返回关键词权重值，默认值为 Falseallo
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2024-06-30 00:36:23
56阅读
前期回顾：TF-IDF算法介绍及实现
仅仅从词的统计信息出发，而没有充分考虑词之间的语义信息。现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系、基于图排序的关键词提取算法TextRank。简述：用TextRank提取来提取关键词，用PageRank的思想来解释它：如果一个单词出现在很多单词后面的话，那么说明这个单词比较重要一个TextRank值很高的单词后面跟着的一个单词，那么这个单词的TextRan
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2024-03-27 11:05:20
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# NLP 关键词抽取的实现步骤
对于刚入行的小白来说，学习自然语言处理（NLP）中的关键词抽取是一项重要的技能。关键词抽取可以帮助我们从大量文本中提取出最重要的信息。通过这篇文章，我将教你如何一步步实现关键词抽取。
## 流程概述
在开始实现关键词抽取之前，我们需要清楚整个工作的流程。以下是个人总结的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
原创
2024-09-05 05:10:28
66阅读
# Java中如何抽取关键词
在软件开发过程中，我们经常需要从文本中抽取关键词来进行分析、搜索或者其他处理。在Java中，有一些现成的工具可以帮助我们实现这个功能，比如使用开源的关键词抽取库或者自己编写算法来完成。
## 开源库
在Java中，有一些开源的关键词抽取库可以帮助我们快速实现关键词提取的功能。其中比较常用的有`TextRank4J`和`jieba-analysis`等库。这些库可
原创
2024-05-16 05:16:47
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