自然语言处理分析的最基本和初始步骤是关键词提取，在NLP中，我们有许多算法可以帮助我们提取文本数据的关键字。本文中，云朵君将和大家一起学习四种即简单又有效的方法，它们分别是 Rake、Yake、Keybert 和 Textrank。并将简单概述下每个方法的使用场景，然后使用附加示例将其应用于提取关键字。本文关键字：关键字提取、关键短语提取、Python、NLP、TextRank、Rake、BERT
转载
2023-09-01 13:49:08
95阅读
# Python分页提取规则
在数据处理和网页抓取的过程中，我们经常需要对数据进行分页提取。分页提取是指从大量数据中分批次提取特定的数据，避免一次性加载造成内存和性能上的负担。本文将详细介绍如何使用Python实现分页提取的规则，包括具体步骤和相应的代码示例。
## 流程概述
我们可以通过以下流程来实现分页提取：
| 步骤 | 描述 |
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
转载
2023-08-11 16:33:43
356阅读
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
转载
2023-07-04 14:04:29
308阅读
TextRank4ZH 用于自动从中文文本中提取关键词和摘要，基于 TextRank 算法，使用 Python 编写。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。安装本程序使用python 2.7测试没有问题，暂时不兼容python 3。先确定已经有jieba、numpy、networkx这
转载
2023-08-29 17:46:22
40阅读
关键词提取顾名思义就是将一个文档中的内容用几个关键词描述出来，这样这几个关键词就可以提供这个文档的大部分信息，从而提高信息获取效率。关键词提取方法同样分为有监督和无监督两类，有监督的方法比如构造一个关键词表，然后计算文档和每个次的匹配程度用类似打标签的方法来进行关键词提取。这种方法的精度比较高，但是其问题在于需要大量的有标注数据，人工成本过高，而且由于现在信息量的快速增加，一个固定的词表很难支持时
转载
2023-06-21 15:57:07
476阅读
#!/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
转载
2024-02-23 15:23:38
45阅读
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
转载
2023-08-03 23:20:20
156阅读
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
转载
2023-06-16 10:39:36
274阅读
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
转载
2024-01-07 16:43:44
81阅读
# Python提取不规则数组
## 一、整件事情的流程
下面是提取不规则数组的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 定义一个不规则的数组 |
| 2 | 使用Numpy库中的array函数将数组转换为Numpy数组 |
| 3 | 利用切片或索引提取需要的部分 |
## 二、每一步需要做什么
### 1. 定义一个不规则的数组
在Py
原创
2024-04-30 07:30:10
70阅读
1、相关库：sklearn中分类树与回归树用到的类不同，对于分类树：sklearn.tree.DecisionTreeClassifier；对于回归树：sklearn.tree.DecisionTreeRegressor。两者的参数区别如下表（搬运于）：参数DecisionTreeClassifierDecisionTreeRegressor特征选择标准criterion可以使用"gini"或者"
转载
2024-07-22 20:10:32
45阅读
# Python提取不规则表格
不规则表格是指在表格中，某些行或列的单元格数目不同于其他行或列的单元格数目。在实际数据处理中，经常会遇到这种情况。本文将介绍如何使用Python提取不规则表格。
## 1. 前期准备
在开始之前，我们需要安装一些必要的Python库。我们将使用以下库：
- pandas：用于数据处理和分析
- tabula-py：用于提取PDF中的表格
- matplotl
原创
2023-10-09 10:33:25
974阅读
# 提取不规则数据的Python实现
## 概述
在数据处理的过程中，我们常常会遇到需要从不规则数据中提取有用信息的情况。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种方法来实现这个目标。本文将介绍一种常用的方法，用于从不规则数据中提取信息。
## 流程概述
下面是整个提取不规则数据的流程概述，采用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-24 17:54:07
375阅读
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
转载
2024-03-31 07:58:02
113阅读
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
转载
2023-08-16 14:45:41
331阅读
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):
转载
2023-10-09 14:59:06
136阅读
1 引言最近无意中看到有同学对图像进行分割后,形成拼图效果,如下图所示:猛然一看,感觉很酷炫有木有.既然我们是专门搞图像的,那我们就来研究下如何使用Python-Opencv来实现上述效果吧.2 分析上述问题,主要目的就是将图像切成一块一块的正方形,考虑相邻正方形之间是否留有空白,以及是否对不能整除的图像进行空白填充,我们可以得到四种切分方式.2.1 不考虑间隔,忽略不能整除部分这种模式下,相邻正
转载
2024-05-30 08:34:59
77阅读
一.上下文管理协议操作文件对象的时候可以这样写with open('a.txt','r+') asf:'代码块'上述叫做上下文管理协议，即with语句，为了让对象兼容with语句，必须在这个对象的类中声明__enter__ 和__exit__方法1、__enter__()会在with语句出现(实例化对象)时执行2、__exit__()会在with语句的代码块执行完毕之后才会执行classOpen:
# Python英文关键短语提取
## 介绍
在自然语言处理中，关键短语提取是一种重要的技术，能够从文本中提取出一些有意义的关键短语，帮助我们更好地理解文本内容。在本文中，我们将介绍如何使用Python实现英文关键短语提取的方法，并提供一些代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(输入文本) --> B(分词)
B --> C(词性标注)
原创
2024-07-03 03:58:15
147阅读
