Keybert主要的参数是预训练模型,在0.4.0版本默认“paraphrase-MiniLM-L6-v2”,在0.6.0版本模型是“all-MiniLM-L6-v2”。需要注意的是0.6.0版本还支持Hugginface Transformers库的预训练模型。 抽取关键词的方法是extract_keywords函数,函数说明如下图所示: 图14 extract_keywords函数说明 extract_keywords主要有以下参...
参数取值范围从0到1 对于keyphrase_ngram_range参数, (1, 1) 只单个词, 如"抗美援朝", "纪念日"是孤立的两个词 (2, 2) 考虑词组, 如出现有意义的词组 "抗美援朝 纪念日" (1, 2) 同时考虑以上两者情况 # 关键词提取 keywords = bertModel.extract_keywords(doc, keyphrase_ngram_range=(2,2), ...
In this paper we propose a novel self-supervised approach of keywords and keyphrases retrieval and extraction by an end-to-end deep learning approach, which is trained by contextually self-labelled corpus. Our proposed approach is novel to use contextual and semantic features to extract the keywor...
keywords_idx = [np.argmax(doc_can_distances)] candidates_idx = [i for i in range(len(can_names)) if i != keywords_idx[0]] for r in range(min(top_n, len(can_embeddings) - 1)): # extract similarities candidate_similarities = doc_can_distances[candidates_idx, :] target_...
"""kw_model=KeyBERT()keywords=kw_model.extract_keywords(doc)# 中文文档关键词提取示例# 中文需要自定义CountVectorizer,并为它指定分词器,比如下面示例中使用了jieba来分词fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerimportjiebadeftokenize_zh(text):words=jieba.lcut(text)returnwords ...
Keybert主要的参数是预训练模型,在0.4.0版本默认“paraphrase-MiniLM-L6-v2”,在0.6.0版本模型是“all-MiniLM-L6-v2”。需要注意的是0.6.0版本还支持Hugginface Transformers库的预训练模型。 抽取关键词的方法是extract_keywords函数,函数说明如下图所示: ...
Keybert主要的参数是预训练模型,在0.4.0版本默认“paraphrase-MiniLM-L6-v2”,在0.6.0版本模型是“all-MiniLM-L6-v2”。需要注意的是0.6.0版本还支持Hugginface Transformers库的预训练模型。 抽取关键词的方法是extract_keywords函数,函数说明如下图所示: ...
Keybert主要的参数是预训练模型,在0.4.0版本默认“paraphrase-MiniLM-L6-v2”,在0.6.0版本模型是“all-MiniLM-L6-v2”。需要注意的是0.6.0版本还支持Hugginface Transformers库的预训练模型。 抽取关键词的方法是extract_keywords函数,函数说明如下图所示: ...
Keybert主要的参数是预训练模型,在0.4.0版本默认“paraphrase-MiniLM-L6-v2”,在0.6.0版本模型是“all-MiniLM-L6-v2”。需要注意的是0.6.0版本还支持Hugginface Transformers库的预训练模型。 抽取关键词的方法是extract_keywords函数,函数说明如下图所示: ...