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
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
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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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):
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2023-10-09 14:59:06
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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
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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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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#!/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
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
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
之前已经提到过使用FudanNLP进行新闻关键词提取，无奈组长不满意于是换成了ictclas，在我的ubuntu13.04上面ictclas跑得很好，可惜到别人的机器上就报错，没办法，只好再一次换工具，经过晓阳童鞋推荐，这次换成了ANSJ，据说这个工具就是早先ictclas的JAVA版本。这个工具的Github地址是这里：https://github.com/ansjsun/ansj_seg&nb
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2023-08-27 10:23:13
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目录：一、TF-IDF基础知识
1.TF-IDF2.举例介绍二、TF-IDF调用两个方法
1.CountVectorizer2.TfidfTransformer3.别人示例一、TF-IDF基础知识 1.TF-IDF TF-IDF（Term Frequency-Inver
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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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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利用python来完成关键词挖掘，获取关键词数据是seo中比较基础的部分，渠道很多，开水以前也有专门的讲解文章搜索需求挖掘，推广词库收集整理。这次我们就其中关键词搜集的一种方式来展开，来采集凤巢的关键词数据，对关键词的分析，以及使用才是重点！python与seo为什么要使用python来完成呢，因为如果直接在凤巢后台操作，不可以批量完成，拓展大量的关键词就非常的麻烦；也有人会说到有一系列的软件，软
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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