如果需要提取某个文档的关键词,只需要将这个文档,分词、去重,然后根据TF-IDF排序,TF-IDF比较大的就是关键词,具体要返回几个关键词,这个需要自己根据需求考虑。 2.3 封装获取关键词代码 代码语言:javascript 复制 publicList<String>keyword(Set<String>tokens,int topN){List<List<String>>tokensArr=tokens.stream()...
TF-IDF算法(Term Frequency-Inverse Document Frequency,词频-逆文档频次算法),是一种基于统计的计算方法,常用于评估一个文档集中一个词对某份文档的重要程度。这种作用显然很符合关键词抽取的需求,一个词对某份文档越重要,那就越可能是文档对应的关键词,常将TF-IDF算法应用于关键词提取中。 TF-IDF算法由两部分组...
TFIDF算法实际上是:TF*IDF(词频乘逆文本频率)。TF表示在文本中出现的词条频率。 IDF的基本观点是:如果文本包含的词条t越少,即n越小,IDF越大,说明词条t有很好的分类区分能力。若一类文本C中包含词条t的文本数量m,而其他类包含t的文本总数k,显然所有包含t的文本数量都是n=m+k,当m大时,n也大,IDF公式所示的...
(如果还计算"的"字的TF-IDF,那将是一个极其接近0的值。)所以,如果只选择一个词,"蜜蜂"就是这篇文章的关键词。 除了自动提取关键词,TF-IDF算法还可以用于许多别的地方。比如,信息检索时,对于每个文档,都可以分别计算一组搜索词("中国"、"蜜蜂"、"养殖")的TF-IDF,将它们相加,就可以得到整个文档的TF-IDF。
TF-IDF与TextRank是经典的关键词提取算法,需要掌握。 二、TF-IDF 2.1、TF-IDF通用介绍 TF-IDF,全称是 Term Frequency - inverse document frequency,由两部分组成---词频(Term Frequency),逆文档频率(inverse document frequency)。 TF-IDF=词频(TF)*逆文档频率(IDF) ...
TF-IDF算法数学表达: 术语频率(TF)是指给定单词在文档中出现的次数,经过归一化后,我们可以用以下公式表示: T F w = c o u n t ( w ) D i T{F_w}{\rm{ = }}\frac{{count(w)}}{{{D_i}}}TFw=Dicount(w) 其中count(w)是关键字w的出现次数,Di是文档Di中所有单词的数量。
TF-IDF算法步骤: (1)、计算词频: 词频= 某个词在文章中出现的次数 考虑到文章有长短之分,考虑到不同文章之间的比较,将词频进行标准化 词频= 某个词在文章中出现的次数/文章的总词数 词频= 某个词在文章中出现的次数/该文出现次数最多的词出现的次数 ...
TextRank算法是一种基于图的排序算法,它利用词语之间的共现关系构建图模型,然后通过迭代计算每个节点的PageRank值,最终得到关键词的排序。 优点 无需外部语料:TextRank算法可以仅对单篇文档进行分析,提取关键词,无需依赖外部语料库。 考虑语义关系:相比TF-IDF,TextRank能够考虑词语之间的语义关系,提高关键词提取的准确...
jieba分词是一个目前比较流行的第三方分词库,它包装了TF-IDF算法,提供了基于TF-IDF算法的关键词提取方法。 jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=) 参数说明: sentence :为待提取的文本 topK:为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词,默认值为 20 ...
可以看到,TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比,与该词在整个语言中的出现次数成反比。所以,自动提取关键词的算法就很清楚了,就是计算出文档的每个词的TF-IDF值,然后按降序排列,取排在最前面的几个词。 3.jieba库实现 jieba库实现TF-IDF算法主要是通过调用extract_tags函数实现。extract_tags函数参数介绍如下...