1、基于TF-IDF的文本关键词抽取方法 词频（Term Frequency，TF）指某一给定词语在当前文件中出现的频率。由于同一个词语在长文件中可能比短文件有更高的词频，因此根据文件的长度，需要对给定词语进行归一化，即用给定词语的次数除以当前文件的总词数。逆向文件频率（Inverse Document Frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量。即如果一个词语只在很少的文件
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2024-01-19 15:40:22
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一、参考资料二、使用jieba进行分类1、结巴分词的三种模式精确模式（默认）、全模式和搜索引擎模式1）精确模式，试图将句子精确的分开，适用于文本分析。cut_all参数默认为False,所有使用cut方法时默认为精确模式。import jieba strings = '今天天气真好'
seg = jieba.cut(strings,cut_all=False)
print(','.join(s
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2023-09-16 20:33:07
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介绍关键词提取是自然语言处理（NLP）中的一项重要任务，旨在从大量文本中自动提取出能代表文本主题或内容的词语。它在信息检索、自动摘要、文本分类等领域有广泛应用。应用使用场景搜索引擎优化(SEO)：通过提取网页的关键字来提升搜索引擎排名。新闻推荐系统：根据文章的关键词进行个性化推荐。情感分析：在社交媒体监控中，通过提取关键字识别用户情绪。文档分类与聚类：自动对大量文档进行分类和聚类。为了实现这些任务
原创
精选
2024-08-15 09:22:51
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# NLP文本提取关键词的实现指南
在当今信息时代，文本数据呈爆炸性增长。如何从中提取出有价值的信息，成为了一个重要的任务。NLP（自然语言处理）为我们提供了强大的工具来处理这一问题。本文将讲解如何使用Python实现关键词提取的基本流程，并提供代码示例及详细说明。
## 一、关键词提取的流程
关键词提取一般可以分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-04 05:40:51
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自然语言处理（NLP）中的文本提取关键词是一个常见的任务，它涉及到从文本中识别出最重要的或最有意义的词汇，这些词汇通常是句子或段落的主题或中心思想。关键词提取可以帮助用户快速了解文本的主要内容，是信息检索、内容分析、情感分析等领域的重要技术。
在实际应用中，关键词提取通常涉及到以下几个步骤：文本预处理：
去除停用词：停用词是常见的、无意义的词汇，如“的”、“和”、“是”等，它们通常不包含重要的语义
原创
2024-08-15 14:08:42
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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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一、关键词提取概述关键词是能够表达文档中心内容的词语，常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支，是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。从算法的角度来看，关键词提取算法主要有两类：无监督关键词提取方法和有监督关键词提取方法。1、无监督关键词提取方法不需要人工标注的语料，利用某些方法发现文本中比较重要的词作
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2022-04-24 09:56:38
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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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# 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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1.TF-IDF昨天给大家演示简单的文本聚类，但要给每个聚类再提取一两个关键词用于表示该聚类。我们还是用TFIDF算法来做，因为这是比较简单的提取特征算法，不过这里的TF是指某词在本聚类内所有文章的词频，而不是本文章内出现的次数，IDF还是在所有文章里出现的倒文档频率。
原理：1、先给本聚类内的所有文档进行分词，然后用一个字典保存每个词出现的次数
2、遍历每个词，得到每个词在所有文档里的IDF值，
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2023-07-14 21:22:33
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1、关键词提取为了方便用户快速了解文章的中心主题，会抽取文章的一些中心词来表达文章的中心思想。关键词抽取就是通过一定的方法抽取出能表达文章的中心主题的一系列方法。2、关键词抽取方法分类2.1、有监督无监督抽取方法无监督关键词提取方法主要有三类：基于统计特征的关键词提取（TF,TF-IDF）；基于词图模型的关键词提取(PageRank,TextRank)；基于主题模型的关键词提取(LDA)基于统计特
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2023-11-02 11:21:26
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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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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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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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最近在研究关键词的提取算法，看到一篇关于关键词提取算法的总结，比较全面了，在这里分享给大家，希望能够帮助同学们~
原创
2023-05-17 23:49:33
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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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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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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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