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
# 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 |
|------|----
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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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
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
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
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NLP（二十一）人物关系抽取的一次实战
去年，笔者写过一篇文章利用关系抽取构建知识图谱的一次尝试，试图用现在的深度学习办法去做开放领域的关系抽取，但是遗憾的是，目前在开放领域的关系抽取，还没有成熟的解决方案和模型。当时的文章仅作为笔者的一次尝试，在实际使用过程中，效果有限。 本文将讲述如何利用深度学习模型来进行人物关系抽取。人物关系抽取可以理解为是
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2023-09-14 12:18:43
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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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NLP - 关键词提取 - TextRank一、TextRank介绍二、PageRank介绍三、PageRank计算过程四、关键词提取任务 一、TextRank介绍TextRank算法则可以脱离语料库的基础，仅对单篇文档进行分析就可以提取该文档的关键词。这也是TextRank算法的重要特点。TextRank算法的基本思想源于Google的PageRank算法。二、PageRank介绍PageRa
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
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
RAKE简介RAKE英文全称为Rapid Automatic keyword extraction，中文称为快速自动关键字提取，是一种非常高效的关键字提取算法，可对单个文档进行操作，以实现对动态集合的应用，也可非常轻松地应用于新域，并且在处理多种类型的文档时也非常有效。算法思想RAKE算法用来做关键词(keyword)的提取，实际上提取的是关键的短语(phrase)，并且倾向于较长的短语，在英文中
原创
2023-05-17 10:31:36
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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 |
| --- | ---- |
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
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
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
给定一个数据流，其中包含无穷尽的搜索关键字（比如，人们在谷歌搜索时不断输入的关键字）。如何才能从这个无穷尽的流中随机的选取1000个关键字？解决方案就是蓄水库抽样（reservoid sampling）。主要思想就是保持一个集合（这个集合中的每个数字出现），作为蓄水池，依次遍历所有数据的时候以一定概率替换这个蓄水池中的数字。 其伪代码如下： Init : a reservoir with the
## 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,
原文作者：码农加油站 最近boss交代了一个任务，展示一个文档的关键词图，小农同学就努力学习起来，从结巴分词、Wordcloud到hanlp、echarts展示字符云。以下小农同学要总结一下学习到的关键词抽取的算法之一TF-IDF算法。 一个容易想到的思路，就是找到出现次数最多的词。如果某个词很重要，它应该在这篇文章中多次出现。于是，我们进行"词频"（Term Frequency，缩写为TF）统计
# 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
