关键词提取是自然语言研究领域的基础和关键点，在很多领域都有广泛的应用。以本校图书馆提供的8045篇《红色中华》新闻为源数据，首先对数据进行数据清理，去除其中的噪声数据，然后对每篇新闻进行数据结构解析，在解析的基础上计算了词语的TFIDF权重、词位置权重、词性权重、词长权重和词跨度权重，综合考虑这些权重计算出词语的综合权重，以综合权重最大的前8个词语作为新闻的关键词。从准确度、召回率及F1值3个指标对改进算法、经典的TFIDF算法和专家标注进行对比，发现改进算法在3个指标上均优于经典的TFIDF算法，与专家标注比较接近，值得推广应用。

特征驱动的关键词提取算法综述

首先我们来提取排名前十的热点话题。 因为话题并不等同于关键词，而更像是一些关键词的组合，所以像上面那样直接 提取关键词作为话题似乎并不科学。所以我们这里用LDA（隐含狄利克雷分布） 来进行文本主题抽取。 LDA 在主题模型中占有非常重要的地位，常用来文本分类。LDA由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出，用来推测文档的主题分布。它可以 将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分析一些文档抽取 出它们的主题分布后，便可以根据主题分布进行主题聚类或文本分类。 机器学习的模型分为两种，一种是基于策略，即不能给出明确的数据分布的，一 种是基于模型，可以给出分布的形式，但是超参数不知道。kmeans，dbscan是 基于性能和密度的，基于策略寻找最优聚类方案，而PLSA和LDA是基于多项式 分布和狄利克雷分布的，基于参数迭代寻找最优聚类方案的。 来总结一下热点话题形成的特点和关键因素。 首先当然是微博大V发布和转发的消息会更容易成为热点话题，而从大V的用户 画像中可以看出来自北京、上海、广东等发达地区的大V数量更多，他们引起的 热点话题也就多。 其次是一条微博的转发量。转发量越多，自然话题变成热点话题的概率也就更 大。 还有就是各种重大节日和事件的发生。比如像是情人节，恋爱、感情就会变成热 点话题，而如果是奥运会开幕这种事件，运动员就会变成热点话题。热点话题是 随着时间和事件的发生决定的。 而关于工作、生活、学习之类的事情，其实一直都是热点话题，一直被人们所讨 论。 同时，男性和女性各自的热点话题也会有所差异。 以上就是我的微博大V数据分析报告。详细代码见ipynb文档。

python：2019新年贺词的词云制作以及基于TF-IDF的关键词提取-附件资源

DataVisualizerHack 我在#HackIllinois的骇客 动机-帮助用户在搜索时更好地理解评论。 简介-致力于分析yelp数据集中的评论，执行关键词提取，情感分析并生成词云，以更好地总结/可视化评论。 该系统的通用功能将使其可以与任何数据集一起使用。 脚步 - 您可以从下载数据集 设置并运行Elasticsearch。 处理数据集并为所需数据编制索引。 帮助程序脚本可以执行各种任务，例如-处理数据，从数据集中加载数据，关键字提取和情感分析，用于Elasticsearch批量处理的拆分数据，searchapi和flask服务器。 对于UI使用的引导程序 使用的外部API 用于高级文本分析的Alchemy API。 用户界面的引导程序。 烧瓶以RESTful方式服务请求。 ElasticSearch用于索引和搜索。 NLTK用于语言建模 输出为词云形式

jieba分词器包含关键词提取（java版，可以使用scala调用）

本资源采用scala代码来实现textTank，进行文本关键词的提取。

神策杯2018高校算法大师赛（中文关键词提取）第二名代码方案

使用scrapy框架对csdn热榜前100的标题热词爬虫，并且统计关键词词频。注意一下，该项目是2021年10月开发，如果页面有变动，xpath需要稍微调整。

简易关键词提取，自动摘要代码，运行速度快