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刻增加的文档信息,因此维护这个词表也需要很大的成本,而无监督的方法成本则相对较低,更受大家的青睐.…

1. NLP 走近自然语言处理 概念 Natural Language Processing/Understanding,自然语言处理/理解 日常对话.办公写作.上网浏览 希望机器能像人一样去理解,以人类自然语言为载体的文本所包含的信息,并完成一些特定任务 内容中文分词.词性标注.命名实体识别.关系抽取.关键词提取.信息抽取.依存分析.词嵌入…… 应用篇章理解.文本摘要.情感分析.知识图谱.文本翻译.问答系统.聊天机器人…… 2. NLP 使用jieba分词处理文本,中文分词,关键词提取,词性标…

1.文本关键词抽取的种类: 关键词提取方法分为有监督.半监督和无监督三种,有监督和半监督的关键词抽取方法需要浪费人力资源,所以现在使用的大多是无监督的关键词提取方法. 无监督的关键词提取方法又可以分为三类:基于统计特征的关键词抽取.基于词图模型的关键词抽取和基于主题模型的关键词抽取. 2.基于统计特征的有个最简单的方法,利用TF-IDF效果不错 对于未登录词其IDF值的常用计算以及TF-IDF的计算 3.TD-IDF的主要思想以及优缺点 主要思想: tf-idf 模型的主要思想是:如果词w在一篇…

前段时间,领导要求出一个关键字提取的微服务,要求轻量级. 对于没写过微服务的一个小白来讲.有点赶鸭子上架,但是没办法,硬着头皮上也不能说不会啊. 首先了解下公司目前的架构体系,发现并不是分布式开发,只能算是分模块部署.在上网浏览了下分词概念后,然后我选择了Gradle & HanLP & SpringBoot & JDK1.8 & tomcat8 & IDEA工具来实现. Gradle 我也是第一次听说,和Maven一样,可以很快捷的管理项目需要的jar.下载,解压…

TF/IDF(term frequency/inverse document frequency) 的概念被公认为信息检索中最重要的发明. 一. TF/IDF描述单个term与特定document的相关性 TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性.公式为: 这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主…

今天我来弄一个简单的关键词提取的代码 文章内容关键词的提取分为三大步: (1) 分词 (2) 去停用词 (3) 关键词提取 分词方法有很多,我这里就选择常用的结巴jieba分词:去停用词,我用了一个停用词表.具体代码如下: import jieba import jieba.analyse #第一步:分词,这里使用结巴分词全模式 text = '''新闻,也叫消息,是指报纸.电台.电视台.互联网经常使用的记录社会.传播信息.反映时代的一种文体,具有真实性.时效性.简洁性.可读性.准确性的特点.新…

TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与信息探勘的常用加权技术.TF的意思是词频(Term - frequency),  IDF的意思是逆向文件频率(inverse Document frequency).TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式…

本示例的过程是: 1. 音频转文本 2. 利用文本获取情感倾向分析结果 3. 利用文本获取关键词提取 首先是讯飞的语音识别模块.在这里可以找到非实时语音转写的相关文档以及 Python 示例.我略作了改动,让它可以对不同人说话作区分,并且作了一些封装. 语音识别功能 weblfasr_python3_demo.py 文件: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 讯飞非实时转写调用demo(语音识别) "&…

一.前言 随着互联网的发展,数据的海量增长使得文本信息的分析与处理需求日益突显,而文本处理工作中关键词提取是基础工作之一. TF-IDF与TextRank是经典的关键词提取算法,需要掌握. 二.TF-IDF 2.1.TF-IDF通用介绍 TF-IDF,全称是 Term Frequency - inverse document frequency,由两部分组成---词频(Term Frequency),逆文档频率(inverse document frequency). TF-IDF=词频(TF)…

    一.TF/IDF描述单个term与特定document的相关性TF(Term Frequency): 表示一个term与某个document的相关性. 公式为这个term在document中出现的次数除以该document中所有term出现的总次数. IDF(Inverse Document Frequency)表示一个term表示document的主题的权重大小.主要是通过包含了该term的docuement的数量和docuement set的总数量来比较的.出现的次数越多,权重越小.…