TextRank与TFIDF均严重依赖于分词结果——如果某词在分词时被切分成了两个词,那么在做关键词提取时无法将两个词黏合在一起(TextRank有部分黏合效果,但需要这两个词均为关键词)。因此是否添加标注关键词进自定义词典,将会造成准确率、召回率大相径庭。 TextRank的效果并不优于TFIDF。 TextRank虽然考虑到了词之间...
词B更重要,逆文档频率,反映的是词的普通程度,这个词出现越少,越稀有,IDF值越高。 逆文档频率(IDF)=log(语料库的文档总数/包含该词的文档数+1) 1. 所以要提取一篇文章的关键词,要考虑词频和逆文档频率。 2.2、TF-IDF公式 TF-IDF(Term Frequency/Inverse Document Frequency)是信息检索领域非常重要的搜索词重要...
TextRank与TFIDF均严重依赖于分词结果——如果某词在分词时被切分成了两个词,那么在做关键词提取时无法将两个词黏合在一起(TextRank有部分黏合效果,但需要这两个词均为关键词)。因此是否添加标注关键词进自定义词典,将会造成准确率、召回率大相径庭。 TextRank的效果并不优于TFIDF。 TextRank虽然考虑到了词之间...
TextRank与TFIDF均严重依赖于分词结果——如果某词在分词时被切分成了两个词,那么在做关键词提取时无法将两个词黏合在一起(TextRank有部分黏合效果,但需要这两个词均为关键词)。因此是否添加标注关键词进自定义词典,将会造成准确率、召回率大相径庭。 TextRank的效果并不优于TFIDF。 TextRank虽然考虑到了词之间...