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文本关键字提取

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用途：

  • 用核心信息代表原始文档
  • 在文本聚类、分类、自动摘要等领域又很重要的作用

需求：针对一篇文章，在不加入人工干预的情况下提取出关键词(自动提取)

  1. 当然，首先需要进行分词！
  2. 关键词匹配：事先给定关键词库，然后在文档中进行关键词检索。
  3. 关键词提取：根据某种准则，从文档中提取最重要的词作为关键字
  • 有监督：提取出候选词并标记是否为关键词，然后训练相应的模型
  • 无监督：给词条打分，并基于最高分值提取

无监督方式的分析思路：基于词频

  • 分析思路1：按照词频高低进行提取(存在弊端)
    • 大量的高词频词并无意义(例如停用词)
    • 即使出现频率相同，常见词的价值也明显低于不常见词
  • 分析思路2：按照词条在文档中的重要性进行提取
    • 如何确定词条在该文档中的重要性？TF-IDF算法
    •  基于网络图

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