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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# NLP中的关键词提取：用Python实现
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能的一个重要分支，而其中的关键词提取则是为了从文本中提炼出最重要的信息。本文将介绍关键词提取的基本概念，并以Python代码示例为基础，展示如何利用一些现成的工具来实现该功能。
## 关键词提取的背景
关键词提取是一种信息检索技术，旨在从一段文本中识别出最能代
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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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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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
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2023-11-28 05:15:15
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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、
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2023-10-25 19:49:23
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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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一、TF-IDFtf-idf = tf(词频)*idf(逆词频) 其中tf(词频)为该词在该文档中出现的次数/该文档总次数， idf(逆词频) = log(N/1+N(x))，N为总文档数，N(x)为文档中出现该词的文档数。二、TextrankTextRank思想非常简单：通过词之间的相邻关系构建网络，然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值，排序rank值即可得到关键词。 TextRa
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2023-09-02 21:57:26
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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
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2024-05-30 23:03:21
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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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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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提取文章关键词，可以分为有监督和无监督两种，有监督精度高，但是人力成本也高，同时不能处理新词。无监督不需要人工标注，常用无监督关键词提取算法分为TF-IDF算法，TextRank算法 和主题模型算法。TF-IDF算法 （词频-逆文档频次算法）一种基于统计的计算方法，常用于一个词对所在文档的重要程度。 TF算法统计一个词在一篇文档中出现的频次，这个词出现的越多，则其对文档的表达能力也就越强。 IDF
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2023-06-24 16:55:54
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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
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2023-12-12 16:36:42
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文章目录关于关键词提取TF-IDF思想由来用处名词/概念解释缺点TextRankLDALSA/LSIRake特点 关于关键词提取关键词提取（Key Word Extraction）主要有以下方法：基于统计：tf-idf, TextRank基于词分布：
LDA：采用贝叶斯学派的方法对分布信息拟合LSA/LSI：采用SVD的方法暴力破解Rake、Topic-ModelTF-IDFTF-IDF（
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2023-12-05 21:09:36
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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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# 使用 NLP 包进行关键词提取的完整指南
关键词提取是自然语言处理（NLP）中的一个基本任务，旨在从文本中提取出最重要的信息。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Python 的 NLP 包（如 `spaCy` 和 `nltk`）进行简单的关键词提取。
## 流程概述
我们可以将关键词提取分为以下几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-11 06:40:27
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