Text-Rank

NLP之关键词提取（TF-IDF、Text-Rank）

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、T
Just do it·2023-10-21 21:21

特征提取方法简介

one-hot表示一个词bag-of-words表示一段文本tf-idf用频率的手段来表征词语的重要性text-rank借鉴page-rank来表征词语的权重从基于SVD纯数学分解词文档矩阵的LSA，到
miner_zhu·2018-12-18 10:03

关于textrank的原理和使用，提取文章摘要

从Page_rank到text_rank的摘要提取text-rank结果优化和完整的代码可见我的github链接:https://github.com/ouprince/text-rank1.关于page-rankpage_rank
ouprince·2018-01-16 13:13
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