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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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
+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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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
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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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
利用word2vec提取关键词：说到提取关键词，一般会想到TF-IDF和TextRank，大家是否想过，Word2Vec还可以用来提取关键词？而且，用Word2Vec提取关键词，已经初步含有了语义上的理解，而不仅仅是简单的统计了，而且还是无监督的！很显然，我们希望通过提取的关键词能够尽可能快地获取文章的大意。也就是说，我们可以由关键词来猜到文本的大意，用数学来表示，那就是条件概率$$p(s|w_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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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):
一般来说，TF-IDF算法和TextRank算法就可以满足大部分的关键词提取任务。但是在某些场景，基于文档本身的关键词提取还不是非常
原创
2023-02-06 16:22:27
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文本分类和提取关键词算法 背景 Web应用程序变得越来越智能。 从网站上使用服务的日子已经一去不复返了，用户不得不填写一个巨大的表格。 假设您有一个适合书迷的网站。 在Web 2.0之前，像这样的网站曾经以诸如年龄，阅读的书籍，喜欢的书籍类型，语言偏好，作者偏好等形式向用户提出各种问题。如今，要求用户选择在自己（个人资料）上写一个段落。 在本说明中，用户表达了一些细节，但是挑战在于，如何从这
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
关键词提取方法关键词是文章想表达的主要画图，能反映文本语料主题的词语或者短语。关键词具有的特定：关键词在特点的语料里频繁出现，，在其他语料里出现较少：IDF针对一些有结构的文本，比如新闻之类的，经常使用总分总的格式。一般关键词出现在标题，首部，尾部，的词语。出现关键词的概率，比其他地方出现关键词概论大的多。词语在文本中反复出现，且该词附件还有其他关键词，那么该词语是关键词的概率就很大了。根据TF
Capturing Global Informativeness in Open Domain Keyphrase ExtractionJointKPE简介这篇论文是清华大学2021年的论文，主要目的是在开放领域进行关键词/短语抽取。作者提出了一种模型叫做JointKPE，是建立在预训练语言模型上的开放领域关键词抽取模型，它能捕捉局部的短语和全局的信息。JointKPE通过评估关键短语在整个文档中
前言：我大致介绍一下TextRank算法的实现，对于细节和相关公式的介绍不做过多的介绍，感兴趣的同学可以去看TextRank算法的论文（英文版）里面有具体的实现，文章下载地址一、TextRank算法简介TextRank算法主要用于文档的关键词抽取和摘要的抽取，TextRank主要借鉴了PageRank的思想来实现的。PageRank是由Google用来体现网页之间的相关性和重要性，它是通过网页之间
前言关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，关键词是为了文献标引工作，从报告、论文中选取出来用以表示全文主题内容信息的单词或术语，在现在的报告和论文中，我们依然可以看到关键词这一项。因此，关键词在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用，它不仅是进行这些工作不可或缺的基础和前提，也是互联网上信息建库的一项重要工作。关键词抽取从方法
不管你是否喜欢，关键词研究都是ppc广告和seo的的核心。除非你不出价或不使用长尾词。本文，我们讲介绍5款免费的关键词挖掘工具。1. WordStream’s Keyword ToolWordStream 关键词研究工具允许你定义特定的商机（寻找相关关键词），给你更多的建议。也可以让你把它们放在一个普通的主题上，以便于广告组的发布。 WordStream 允许你基于领域、
1.关键词提取算法分类1.有监督二分类问题，判断每个候选关键词是否为关键词该类算法，需要一个标注好关键词的文档集合来训练分类模型2.半监督需要少量的训练数据，利用这些训练数据来构建关键词提取模型基于模型对 待处理文本 进行关键词提取提取后，把这些关键词进行人工过滤，将过滤得到的关键词加入到训练集中，重新训练模型3.无监督不需要人工标注的训练集利用某些方法来发现文本中比较重要的词作为关键词，从而进行
