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利用Word2Vec和Pagerank算法的关键词提取方法 分布语义的最常见表示形式是一维表示，其中维数等于词汇表的基数。 此向量空间表示的元素由0和1组成。 但是，这种表示有一些缺点。 例如，在这些表示中，很难对单词相似度进行推论。 由于尺寸高，它们也可能导致过拟合。 而且，它在计算上是昂贵的。 单词嵌入旨在捕获词汇表项之间的归因相似之处。 在相似的上下文中出现的单词在投影向量空间中应该彼此靠近。 这意味着矢量空间中的单词分组必须共享相同的语义属性。 在单词嵌入中，潜在语义分析（LSA）使用计数基维减少方法。 创建Word2Vec作为替代。 它的低维度可以帮助降低计算复杂度。 与分布语义方法相比，它也减少了过拟合。 Word2Vec还可以检测单词之间的类比。 我们的模型采用向量空间中单词的Word2Vec表示形式。 在构建Word2Vec模型时，我们要确定单词计数的阈值，因为在大型语

语言:English 生成关键字的类型词 如果要生成任何关键字的拼写错误，这就是工具。

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ABAP - Keyword Documentation This documentation describes the syntax and meaning of the keywords of the ABAP language and its object-oriented part ABAP Objects. Alongside this, language frameworks and the associated system classes are also described. ABAP - Overview An introduction to ABAP and the most important umbrella topics. ABAP Dictionary A complete description of the most important objects for ABAP from ABAP Dictionary. ABAP - Reference A complete description of all ABAP keywords in their relevant context. ABAP - Quick Reference A short overview of all statements, ordered alphabetically. ABAP - Release-Specific Changes List of all changes and enhancements made to ABAP since Release 3.0 ABAP - Programming Guidelines Rules and hints on using ABAP. ABAP - Security Notes Overview of all potential security risks in ABAP programs. ABAP - Glossary Terms in the ABAP environment, and their explanations. ABAP - Index Alphabetical index of all language elements. ABAP - Keyword Directory Alphabetical keyword directory for searching by topic.

基伯特 KeyBERT是一种最小且易于使用的关键字提取技术，它利用BERT嵌入来创建与文档最相似的关键字和关键字短语。 相应的媒体帖子可以在 找到。 目录 2.1。2.2。2.3。2.4。2.5。 1.关于项目 尽管已经有很多方法可用于关键字生成（例如 ， ，TF-IDF等），但我想创建一种非常基本但功能强大的方法来提取关键字和关键字。这就是KeyBERT进来的地方！它使用BERT嵌入和简单的余弦相似性来查找文档中与文档本身最相似的子短语。 首先，使用BERT提取文档嵌入，以获得文档级表示。然后，针对N元语法词/短语提取词嵌入。最后，我们使用余弦相似度来查找与文档最相似的词/短语。然后，可以将最相似的词识别为最能描述整个文档的词。 KeyBERT绝不是唯一的，它是一种用于创建关键字和关键词的快速简便的方法。虽然有许多伟大的论文和解决方案，在那里，使用BERT-嵌入物（如， ， ，

另一个关键字提取器（Yake） 使用文本功能自动提取关键字的无监督方法。 AKE！ 是一种轻量级无监督自动关键字提取方法，该方法基于从单个文档中提取的文本统计特征来选择文本中最重要的关键字。 我们的系统不需要针对特定​​的文档集进行培训，也不必依赖于字典，外部语料库，文本大小，语言或领域。 为了展示我们建议的优点和重要性，我们将其与十种最新的无监督方法（TF.IDF，KP-Miner，RAKE，TextRank，SingleRank，ExpandRank，TopicRank，TopicalalPageRank，PositionRank和MultipartiteRank）进行比较，以及一种监督方法（KEA）。 在二十个数据集之上进行的实验结果（请参见下面的基准部分）表明，在许多不同大小，语言或领域的集合下，我们的方法明显优于最新方法。 除了此处描述的python包之外，我们还提供了一个，

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