(3)部分代码计算IDF,前文提到IDF需要通过语料库计算,jieba.analyse中包含一个idf.txt。idf.txt中记录了所有词的IDF值,当然你可以使用自己的语料库idf.txt,详见fxsjy/jieba文档。 总结:关键词提取在文本挖掘领域有着非常广泛的应用,因为文本领域的不同,长文本和短文本的文本类型的不同,每种关键词提取方法的效果也...
vectorizer=CountVectorizer()#该类会将文本中的词语转换为词频矩阵,矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频transformer=TfidfTransformer()#该类会统计每个词语的tf-idf权值X=vectorizer.fit_transform(corpus)#将文本转为词频矩阵tfidf=transformer.fit_transform(X)#计算tf-idf,word=vectorizer.get_feature_nam...
algorithm == 'joint_union' :取TF-IDF和TextRank抽取的关键词中并集,然后取topK个作为最终的关键词 defextract_keyword(self,text,use_pos=True,algorithm='joint_union'):text=re.sub('[a-zA-Z0-9.。,,::]','',text)ifuse_pos:allow_pos=('n','nr','ns','vn','v')else:allow_pos=()ifalg...
"TF-IDF是一种用于文本分析的重要算法。", "通过TF-IDF,我们可以提取文本中的关键词。", "关键词提取有助于文本的信息检索和摘要生成。" ] # 创建TF-IDF向量化器 tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer() # 对文本进行向量化 tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(corpus) # 输出关键词和对应的TF...
(1)使用nlpc切词服务(可用jieba切词代替)+TF-IDF提取关键词。 (2)去除停用词 (3)按照体裁+年级分成若干类型,来训练模型,示例用高中+叙事类,取了20000条数据训练 (4)对标题进行加权,标题的每个词汇频率+6,再合一起计算tf-idf (5)按照权重取前4个关键词,在这4个关键词中对于权重小于 频率(5)*平均IDF/总...
目前,用于文本关键词提取的主要方法有四种:基于TF-IDF的关键词抽取、基于TextRank的关键词抽取、基于Word2Vec词聚类的关键词抽取,以及多种算法相融合的关键词抽取。笔者在使用前三种算法进行关键词抽取的学习过程中,发现采用TF-IDF和TextRank方法进行关键词抽取在网上有很多的例子,代码和步骤也比较简单,但是采用Word2...
sentence:待提取的文本语料 topK:返回 TF/IDF 权重最大的关键词个数,默认值为 20 withWeight:是否需要返回关键词权重值,默认值为 False allowPOS:仅包括指定词性的词,默认值为空,即不筛选 ——— 版权声明:本文为CSDN博主「碧空之戈」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
其中,t表示要计算TF值的单词,出现次数表示单词t在文档中出现的次数,文档总词数表示文档中所有单词的数量。 1.2 逆文档频率 Inverse Document Frequency (IDF) Inverse Document Frequency(IDF)指一个单词在整个文本集合中出现的频率。IDF值的计算公式如下所示: ...
关键字/短语提取过程包括以下步骤: 预处理:文档处理以消除噪音。 形成候选tokens:形成n-gram tokens作为候选关键字。 关键字加权:使用向量器 TFIDF 计算每个 n-gram token (关键短语) 的 TFIDF 权重。 排序:根据 TFIDF 权重对候选词进行降序排列。
1.TF-IDF和LDA的候选词个数对于前两个指标没有任何影响,因为前两个指标只考虑前三个预测关键词,所以将候选词个数调低对于mAP的提升较为明显,从而会导致TF-IDF和LDA前两个指标不是很高但mAP较高的情况,而有监督的方法也就是LR-SGD、RNN和LSTM,默认预处理后的词皆为候选词,故mAP值偏低,通过第二张表可以验证...