如何通过关键词获取全网可访问网址和网站信息有些时候我们需要对自己的网站或者产品进行市场分析，这个时候我们就需要获取大量的数据进行对比，如果是通过手工的方式获取未免时间成本太大。于是就有了 Msray 全网URL采集工具。Msray的主要功能：1：根据关键词进行URL采集msray可根据提供的关键词，通过搜索引擎对关键词的结果进行整理。采集的内容有：域名，网址，IP地址，IP所属国家，标题，描述，访
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2023-07-04 14:04:29
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5.1 关键词提取技术概述 相对于有监督的方法而言，无监督的方法对数据的要求就低多了。既不需要一张人工生成、维护的词表，也不需要人工标准语料辅助进行训练。因此，这类算法在关键词提取领域的应用更受到大家的青睐。目前常用的算法有TF-IDF算法、TextRank算法和主题模型算法（包括LSA、LSI、LDA等）5.2 关键词提取算法TF/IDF算法
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2023-08-11 16:33:43
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import os
import pandas as pd
import PyPDF2
import re
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import multiprocessing
# 定义一个函数，用于提取PDF文件中的内容
def extract_content(pdf_folder, pdf_filename, i):
起因: 因为个人原因, 这些天了解了一下Python处理PDF的方法. 首先是PDF转txt, 这个方法比较多, 这里就不再赘述, 主要聊一下PDF中的图片获取. 这里用我自己的例子, 不过具体情况还得具体分析. 工具: pdfminer, pillow, fitz, re思路: 1. 使用pdfminer解析PDF, 通过当前页的LTpage对象, 获取
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2023-08-16 14:45:41
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TextRank4ZHTextRank算法可以用来从文本中提取关键词和摘要（重要的句子）。TextRank4ZH是针对中文文本的TextRank算法的python算法实现。安装方式1：
$ python setup.py install --user
方式2：
$ sudo python setup.py install
方式3：
$ pip install textrank4zh --user
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2023-06-16 10:39:36
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#!/usr/bin/python
# coding=utf-8
# TF-IDF提取文本关键词
# http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html#tfidf-term-weighting
import sys
import os
from config_ch import *
import chardet
impor
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，就可以
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2023-08-03 23:20:20
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python怎么提取关键词import re f = open("D:/xiangmu/python/xiangmu/gjc.txt", "r", encodi欢迎来到四十五资源网， 那个r'.*?('+ lste +').*?‘ 会吧你这个关键字前面和后面的文字都匹配了，所以当你的那个关键字多次出现的时候，就会报那个重复出现的错了。 你直接 hh = re.findall(lste, gg)就可
文章目录一、关键词提取概述二、TF-IDF关键词提取算法及实现三、TextRank关键词提取算法实现四、LDA主题模型关键词提取算法及实现五、Word2Vec词聚类的关键词提取算法及实现六、信息增益关键词提取算法及实现七、互信息关键词提取算法及实现八、卡方检验关键词提取算法及实现九、基于树模型的关键词提取算法及实现十、总结 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
目录序言函数模块介绍对文件进行批量重命名将PDF转化为txt删除txt中的换行符添加自定义词语分词与词频统计主函数本地文件结构全部代码结果预览 序言做这个的背景是研究生导师要批量处理新三板文本数据，提取出一些自定义的关键词的词频代码能够运行，但效率不一定最优（我的配置能够实现2.5s一份），需要安装指定的第三方模块（jieba、pdfminer等）在我电脑里可以运行，里面涉及到一些路径（rena
TextRank4ZH
TextRank算法可以用来从文本中提取关键词和摘要（重要的句子）。TextRank4ZH是针对中文文本的TextRank算法的python算法实现。
安装
方式1：
$ python setup.py install --user
方式2：
$ sudo python setup.py install
方式3：
$ pip install textrank4zh --us
+是加法。行尾的\在下一行继续当前语句或表达式，即续行。实战项目简介文本关键词提取，顾名思义，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。提取就是找出关键词打印出来。这个项目其实是一个很朴实的项目，它有很多应用场景，而且不难掌握。我们在看六级时，看阅读做听力啥的，都是要抓关键词，这个能力是需要训练成本的。
TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。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？这个问题涉及到数据挖掘、文本处理、信息检索等很多计算机前沿领域，但是出乎意料的是，有一个非常简单的经典算法，可以给出令人相当满意的结果。
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2023-09-11 13:36:14
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定义：从文本中与这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来。抽取的两种方法：关键词分配：给定一个已有的关键词库，对于新来的文档从该词库里面匹配几个词语作为这篇文档的关键词，有点类似抗战时期的密码本-以及密码破译过程；关键词提取：针对新文档，通过算法分析，提取文档中一些词语作为该文档的关键词。目前，第二种在实际应用中更准确，因而用的更多。我的参考资料基于TF-IDE算法进行关键词提取TF-ID
用Python给你的文本提取关键词关键词提取是自然语言处理中常见的业务模块;要实现关键词提取，Python已经有比较好的现成的开源库可以用，比如我今天要介绍的jieba。让我们来看看如何进行关键词提取：1. 导入jieba关键词提取模块import jieba.analyse as anajieba被较多地应用于中文文本的自然语言处理，最常用到的功能是分词。但除了分词以外，它还有很多其它api接口
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2023-09-12 19:39:45
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源码：https://github.com/Cpaulyz/BigDataAnalysis/tree/master/Assignment2数据预处理进行关键词提取之前，需要对源文件进行一系列预处理：提取PDF为TXT文件分句分词（词干提取、词形还原）过滤数字、特殊字符等，大小写转换提取PDF使用Apache PDFBox工具对PDF文字进行提取依赖如下：<dependency>
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2023-07-29 20:48:28
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利用Python实现中文文本关键词抽取的三种方法文本关键词抽取，是对文本信息进行高度凝练的一种有效手段，通过3-5个词语准确概括文本的主题，帮助读者快速理解文本信息。目前，用于文本关键词提取的主要方法有四种：基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取，以及多种算法相融合的关键词抽取。笔者在使用前三种算法进行关键词抽取的学习过程中，发现采用
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
1.TF-IDF2.基于语义的统计语言模型文章关键词提取基础件能够在全面把握文章的中心思想的基础上，提取出若干个代表文章语义内容的词汇或短语，相关结果可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。采用基于语义的统计语言模型，所处理的文档不受行业领域限制，且能够识别出最新出现的新词语，所输出的词语可以配以权重。3.TF-IWF文档关键词自动提取算法针对现有TF-IWF的领域文档关键词快速提取算法.该算法使用
利用jieba分词对文章进行分词（这里是遍历了一个文件夹里的所有文件）def segment():
"""word segment"""
for txt in os.listdir(base_path):
whole_base = os.path.join(base_path, txt)
whole_seg = os.path.join(seg_pa
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2023-09-15 15:42:42
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