一、隐藏活动标题
1、代码设置：在onCreate()方法中
requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE);
2、 在manifest.xml中设置
android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
二、Toast中传入Context实例
Toast在Activity中，使用this返回一个Con
前言文本匹配一直是自然语言处理（NLP）领域一个基础且重要的方向，一般研究两段文本之间的关系。文本相似度计算、自然语言推理、问答系统、信息检索等，都可以看作针对不同数据和场景的文本匹配应用。比如信息检索可以归结为搜索词和文档资源的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，复述问题可以归结为两个同义句的匹配，这些自然语言处理任务在很大程度上都可以抽象成文本匹配问题。而文本匹配整体流程基本上都可以
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2023-08-23 20:45:58
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第2篇：三分钟热情学NLP-关键词提取TF-IDF一篇文章或1个文档中，哪些词对文章更重要？哪些词可以作为关键词？自动提取关键词可以快速地从海量的信息中提取和获取信息，下面简述下关键词提取技术。1、关键词提取的机器学习方法有监督的机器学习方法：构建1个丰富的词表，判断每个文档与词表中每个次的匹配程度，这种方法是准确高；缺点是维护词表和标注的成本高； 无监督的机器学习方法：2个常见算法是TF-IDF
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2023-09-02 06:17:08
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人工智能 – NLP 关键词提取：TF-IDF算法 和 TextRank算法
1.基于TF-IDF算法进行关键词抽取 ---- analyse.extract_tags() 解压标签from jieba import analyse
# 引入TF-IDF关键词抽取接口
tfidf = analyse.extract_tags
# 原始文本
text = "\u3000\u30
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2024-08-12 14:56:38
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# NLP关键词提取入门指南
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何实现NLP（自然语言处理）关键词提取。本文将以一个600字左右的文章形式进行介绍，帮助你了解整个流程以及每个步骤需要做什么。我们将使用Python进行代码编写。让我们开始吧！
## NLP关键词提取流程
实现NLP关键词提取的过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---- |
原创
2024-02-12 09:34:01
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一，NLP中一些基本概念1，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。 在jieba.analyse包里面有处理关键词抽取的函数，包括基于 TF-IDF 算法 以及 基于 TextRank 算法的。2，切词 切词即将一个句子或一段文字中的词
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2023-11-28 05:15:15
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文章目录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1、基于词`权重`的特征量化2、基于词的`文档位置`的特征量化3、基于词的`关联信息`的特征量化NO.2、文本关键词提取算法基于词图模型的关键词抽取算法1、综合特征法2、系统科学法3、随机游走法NO.3、文本关键词提取算法基于主题模型的关键词抽取NO.4、文本关键词提取算法阶段说明 有监督的文本关键词提取算法需要高昂的人工成本，因此
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2024-04-07 19:01:39
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基于简单的计算sentence间的相似度，并进行page ranking实现抽取文章摘要。使用jieba库实现抽取关键词。可以有很多优化的点，后面慢慢更新吧。#/usr/bin/python
# encoding: UTF-8
import re
import math
import jieba
import jieba.analyse
import numpy as np
import netw
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2023-11-12 13:26:14
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特征词提取常见算法----------无监督----------1.TF-IDF重要性=每个单词的词频TF * 逆文档频率IDF。 思想：如果单词或短语在一篇文章中出现频率更高（TF值高）而在其他文章中出现少（DF值低，IDF值高），则认为该词或短语可以很好地代表文章，并可以用于分类。2.TextRank基于PageRank，该算法认为，如果在Page B中有指向Page A的链接，则Page B
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2023-09-14 12:27:52
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关键词提取概述概念关键词是指能反映文本主题或者主要内容的词语。关键词提取是NLP领域的一个重要的子任务。在信息检索中，准确的关键词提取可以大幅提升效率；在对话系统中，机器可以通过关键词来理解用户意图；在自动文摘、文本分类中，关键词的发现也非常有帮助。关键词提取方法概述关于文本的关键词提取方法分为：有监督的关键词抽取算法半监督的关键词抽取算法无监督的关键词抽取算法有监督的关键词抽取算法有监督的关键词
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2024-03-05 08:30:10
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最近在看关键字提取的算法，之前看了hanlp的textrank算法，今天看了下tf-idf算法，这两个算法都比较简单，优缺点也很明显，主要都是通过词频来统计的。这个算法主要是参考了TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预，请问怎样才能正确做到？这个问题涉及到数
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2023-09-03 10:29:13
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NLP- 关键词提取 - 综述一、关键词提取有以下几种方式二、TF-IDF三、TextRank四、LDA五、word2vec 一、关键词提取有以下几种方式二、TF-IDFTF-IDF算法，主要是通过统计方法，评估词对文档的重要性。一个基本思想是，一个词在文档中出现的次数越多，显然这个词会相对更具代表性，但是如果这个词在很多的文档中都有出现，那么他出现次数再多也不具备文档区分能力。所以他的另一个基
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2023-07-08 11:37:39
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屏幕上的文字大都是由gdi32.dll的以下几个函数显示的：TextOutA、TextOutW、ExtTextOutA、ExtTextOutW。实现屏幕抓词的关键就是截获对这些函数的调用，得到程序发给它们的参数。 我的方法有以下三个步骤： 一、得到鼠标的当前位置 通过SetWindowsHookEx实现。 二、向鼠标下的窗口发重画消息，让它调用系统函数重画 通过WindowFr
提取文章关键词，可以分为有监督和无监督两种，有监督精度高，但是人力成本也高，同时不能处理新词。无监督不需要人工标注，常用无监督关键词提取算法分为TF-IDF算法，TextRank算法 和主题模型算法。TF-IDF算法 （词频-逆文档频次算法）一种基于统计的计算方法，常用于一个词对所在文档的重要程度。 TF算法统计一个词在一篇文档中出现的频次，这个词出现的越多，则其对文档的表达能力也就越强。 IDF
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2023-06-24 16:55:54
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NLP关键词匹配主要是利用自然语言处理技术，使计算机能够理解和匹配用户输入的关键词，进而实现信息检索、推荐系统等功能。为了成功地实现这一目标，接下来我们将探索环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等方面的内容。
## 环境准备
在开始之前，我们需要准备相应的开发环境，确保所需的依赖项正确安装。
### 依赖安装指南
使用以下命令安装所需的Python库和框架：
```ba
# 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
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# 实现“短句关键词 NLP”的流程与指导
## 一、项目流程概述
在进行短句关键词提取的任务中，我们需要先构建一个清晰的流程。以下是实现该项目的主要步骤：
| 步骤序号 | 步骤名称 | 描述 |
|----------|------------------|---------------------------
原创
2024-09-23 07:00:07
80阅读
首先推荐一下在NLP方面比较好的一个博客，本文也是参考这位博主写的。]本文主要对TF-IDF代码重新改写了一下，几个函数顺序调用比原文较好理解一点，对于刚入NLP的我们来说用来学习是挺好的，如果掌握的就可以尝试用面向对象的思想来写。LSA/LSI/LDA这集中算法应为没有接触过，多以暂时不介绍如果有时间我再去理解修改。1、关键词提取技术概述： 相对于有监督的
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2023-10-05 13:44:06
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在今天的文章中，我想深入探讨“nlp 关键词搜索”相关的技术实践。NLP（自然语言处理）能够帮我们从大量文本中提取关键信息，而关键词搜索则是这个领域的重要应用之一。然而，随着数据规模的不断扩大，传统的关键词搜索方法显得力不从心，必须进行重构与优化。
### 初始技术痛点
在项目初期，我们面临的一些重大问题如下：
1. **检索效率低下**：随着数据量的增长，关键词搜索的响应时间显著增加，用户
# 学习NLP技术关键词提取的完整指南
在现代自然语言处理（NLP）中，关键词提取是一个重要的任务，它能够帮助我们从大量文本信息中快速提取出最重要的信息。对于刚入行的小白，我将一步一步地带你实现关键词提取的流程，并提供相应的代码示例和详细注释。
## 流程概述
实现关键词提取的整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
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