关键词提取的主要算法包括:TF-IDF、TextRank、LDA、以及基于深度学习的方法。在这些算法中,TF-IDF方法因其简洁性和高效性而广泛应用于自然语言处理的各个方面。 一、TF-IDF TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。TF表示词频,即一个词在文档中的出现频率;I...
原理十分简单：首先使用 BERT 提取文档嵌入以获得文档级向量表示。随后，为N-gram 词/短语提取词向量，...
该算法主要用于挖掘文本的主题信息,而不是进行关键词提取。在关键词提取方面,该算法容易出现重复和无关词汇的问题。 解决这些问题的方法包括:优化主题模型的参数设置,使用其他算法进行关键词提取,或将主题模型与其他算法进行结合。 三、融合上述5种方法来弥补各自的不足 可以考虑将上述5种方法进行融合来提高关键词提取...
原理十分简单：首先使用 BERT 提取文档嵌入以获得文档级向量表示。随后，为N-gram 词/短语提取词向量，...
TextRank是一种基于随机游走的关键词提取算法，考虑到不同词对可能有不同的共现（co-occurrence），Text...
TextRank算法 TextRank算法可以脱离语料库，仅对单篇文档进行分析从而提取该文档的关键词，最早用于文档...
KEA是一款经典的有监督的关键词提取算法，首先根据词典找出文中短语，与其余词共同作为候选关键词；然后...
另外，有关TF-IDF的相关概念和scikit-learn实现可以参考下面的博文：文本挖掘处理之TF-IDF 还有如果有...