1 简介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
VBA 收集 Word关键字批量处理批量对关键字打标记（文件夹遍历）写日志移动文件选择目录对关键字打标记（查找替换）创建样式获取关键字（动态数组）参考资料 批量对关键字打标记（文件夹遍历）Option Explicit
Private Const FINISHED_FILE_PATH As String = "newData\" ' 存完成文件的目录名
Private Const
本文主要是给出了关键词的一种新的定义，并且基于Word2Vec给出了一个实现方案。这种关键词的定义是自然的、合理的，Word2Vec只是一个简化版的实现方案，可以基于同样的定义，换用其他的模型来实现。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
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2024-01-26 19:08:00
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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
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2024-08-23 20:55:55
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# Python中的关键词提取：技术解析与代码示例
关键词提取是信息检索和自然语言处理领域中的一个重要任务，它的主要目的是从文本中提取出最具有代表性的词语或短语。随着信息互联网的快速发展，我们面临着海量的文本数据，如何快速、高效地提取关键词成为了许多应用程序的热门需求。本文将探讨Python中的关键词提取技术，包括相关的代码示例及图示说明。
## 关键词提取的基本概念
关键词提取不仅可以用于
Java中，static关键字一般情况下有四种用法：用来修饰一个变量。用来修饰一个方法。用来修饰一个内部类。用来修饰一段代码块。1 public class Student{
2 String name;
3 static int count;//static修饰的变量
4 static{//static修饰的代码块
5 count=0;
6
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2023-06-14 16:21:55
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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
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2024-06-07 22:53:13
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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
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2023-11-29 17:26:13
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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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+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。
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2024-01-22 16:50:22
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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
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2024-05-18 22:32:37
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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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一、TF-IDF简介TF-IDF（terms frequency-inverse document frequency）是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用来评估一字词对于一篇文章的重要程度。一个词语对一篇文章的重要性主要是依靠它在文件中出现的次数，如果这个词语在这篇文章中的出现次数越高，则表明这个词语对于这篇文章的重要性越高。同时，它还与这个词语在语料库中出
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2024-01-02 14:39:26
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# Java中的关键词提取
在Java编程语言中，关键词是指被编程语言保留用于特定目的的单词或短语，它们具有特殊的含义，不能被程序员用作标识符或变量名。理解Java中的关键词对于编写正确的代码至关重要，因此本文将介绍Java中常用的关键词，并通过代码示例演示它们的应用。
## Java中常用的关键词
Java中的关键词包括保留关键词和特殊关键词。保留关键词是Java中具有特殊含义的单词，不能
原创
2024-05-11 07:00:00
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TextRank是在Google的PageRank算法启发下，针对文本里的句子设计的权重算法，目标是自动摘要。它利用投票的原理，让每一个单词给它的邻居（术语称窗口）投赞成票，票的权重取决于自己的票数。这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论，PageRank采用矩阵迭代收敛的方式解决了这个悖论。PageRank的计算公式： S(Vi)=(1−d)+d∗∑j∈In(Vi)1|Out(Vj)|S(Vj
# 提取关键词 Java
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够教你如何实现“提取关键词 Java”。在这篇文章中，我将向你介绍整个实现过程，并提供每个步骤所需的代码示例和注释。
## 实现流程
下面是实现“提取关键词 Java”的整个流程。我们将使用一个开源库来实现这个功能，这样可以减少我们的工作量并提高代码的质量。
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 导入关键词提取库
2 |
原创
2023-07-15 06:58:45
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定义： beijava语言赋予了特殊含义的用作专门用途的字符串特点： 关键字中的所有字母都为小写booleanboolean变量的值可以是true或false。break用于提前退出for、while或do循环，或者在switch语句中用来结束case块。bytebyte是Java原始类型。byte可存储在[-128,127]范围以内的整数值。case用来标记switch语句中的每个分支。char
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2023-07-17 11:54:57
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JDK8关键字有50个,是编程语言里事先定义好并赋予了特殊含义的单词，也称为保留字，关键字全部都是小写1.abstract java中的抽象类，只能修饰类和方法，不能修饰变量2.assertassert后面跟一个表达式，表达式为真，程序继续执行，表达式为假，则抛出异常3.booleanJava的基本类型之一，Java中不能用0、1表示真假，而且boolean不
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2023-08-29 20:49:16
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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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