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我们在使用Python对文本数据进行处理时,通常会遇到提取文本关键词、提取摘要、提取短语或者进行无监督文本聚类等需求。本文将向大家推荐一个非常实用的包pyhanlp,使用这个包中的函数通过几行代码就可以完成以上所有的操作。一、提取文本关键词from pyhanlp import * content = "随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引...
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。
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...
基于的向量空间模型有个缺点,即向量空间中的每个关键词唯一地代表一个概念或语义单词,也就是说它不能处理同义词和多义词,然而实际情况是:一个词往往有多个不同的含义,多个不同的词可以代表一个概念。在这种情况下,基于的向量空间模型不能很好的解决这种问题。 特征抽取方法则可以看作从测量空间到特征空间的一种映...