+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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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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# 使用 SnowNLP 实现关键词提取
在自然语言处理（NLP）中，关键词提取是一项重要的任务，能够帮助系统从文本中提炼出最具代表性的词汇。本文将介绍如何利用 Python 的 SnowNLP 库完成关键词提取的具体步骤，并提供详细的代码示例，帮助初学者理解和实现这项功能。
## 实现步骤概览
下面是使用 SnowNLP 进行关键词提取的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------
一、提取过程总共分两步，第一步对文章分词、去停用词、pos tag 之后，得到候选关键词列表L；第二步，使用关键词提取算法提取关键词。最后得到的关键词应满足以下三个条件：1·、Understandable. The keyphrases are understandable to people. This indicates the extracted keyphrases should be g
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2023-12-01 14:59:27
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WPS表格中查找和替换是最基础的操作，看似简单，但是还有很多人在工作中不会熟练使用，其实掌握一些小技巧可以快速提高工作效率，本节课就来介绍几种比较有效的“查找和替换技巧”。本节课目录：1、常规的查找和替换2、使用通配符查找和替换3、如何按格式查找和替换1、常规查找和替换在WPS办公软件中查找和替换是最基础的操作，和word一样，按“CTRL+F”键即可弹窗“对话框”，如下图：在输入需要查找的“关键
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2024-07-26 09:20:02
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NLP实践——基于SIFRank的英文关键短语抽取1. 回顾2. 英文关键词抽取2.1 预训练词汇权重2.2 分词/词性标注模型2.3 候选短语抽取模型2.4 编码模型 1. 回顾之前的文章中介绍了如何用SIFRank进行中文的关键词抽取：有读者问到是否可以用来做英文，答案是肯定的，SIFRank原本就是做英文的，自然可以采用类似的方法进行改写，使之可以适用于英文。所以这篇文章就对之前我改写的代
# 使用SnowNLP进行长文本关键词提取的指南
关键词提取是自然语言处理（NLP）中一个重要的任务，SnowNLP是Python中用于处理中文文本的一个优秀库。本文将指导你如何利用SnowNLP库对长文本进行关键词提取，并详细介绍每一步的实现过程。
### 流程概述
首先，让我们回顾一下整个关键词提取的流程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤编号 | 步骤名称
1、关键词提取为了方便用户快速了解文章的中心主题，会抽取文章的一些中心词来表达文章的中心思想。关键词抽取就是通过一定的方法抽取出能表达文章的中心主题的一系列方法。2、关键词抽取方法分类2.1、有监督无监督抽取方法无监督关键词提取方法主要有三类：基于统计特征的关键词提取（TF,TF-IDF）；基于词图模型的关键词提取(PageRank,TextRank)；基于主题模型的关键词提取(LDA)基于统计特
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2023-11-02 11:21:26
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这是《AutomaticKeyphrase Extraction:A Survey of the State of th Art》一文的笔记。 影响短语提取的四个要素1. 短语的长度2. 文
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2023-09-08 22:53:48
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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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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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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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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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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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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
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2024-01-19 22:43:10
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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
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2024-06-04 07:40:29
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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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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
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2024-03-31 07:58:02
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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
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2024-06-11 14:55:57
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