新人小菜鸟又来写博客啦！！！没人表示不开心~~(>_<)~~ 今天我来弄一个简单的关键词提取的代码 文章内容关键词的提取分为三大步： （1） 分词 （2） 去停用词 （3） 关键词提取 分词方法有很多，我这里就选择常用的结巴jieba分词；去停用词，我用了一个停用词表。 具体代码如下： import jieba import jieba.analyse #第一步：分词，这里使用结巴分词全模式 text = '''新闻，也叫消息，是指报纸、电台、电视台、互联网经常使用的记录社会、传播信息、反映时代的一种文体，具有真实性、时效性、简洁性、可读性、准确性的特点。新闻概念有广义与狭义之分。就其

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基准短语提取基准数据集 该存储库包含大量精选的基准数据集，用于评估自动关键词提取算法。 这些数据集均使用Stanford CoreNLP套件进行了预处理，并以XML格式提供。 数据集格式 所有数据集均按照以下通用结构存储： dataset/ /test/ <- test documents /train/ <- training documents (if available) /dev/ <- validation documents (if available) /src/ <- e

用来提取文档中的关键词，输出关键词向量。是一个很好的文本分类工具

主要为大家详细介绍了python TF-IDF算法实现文本关键词提取，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

TF（Term Frequency）词频，在文章中出现次数最多的词，然而文章中出现次数较多的词并不一定就是关键词，比如常见的对文章本身并没有多大意义的停用词。所以我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。该权重为IDF（Inverse Document Frequency）逆文档频率，它的大小与一个词的常见程度成反比。在我们得到词频（TF）和逆文档频率（IDF）以后，将两个值相乘，即可得到一个词的TF-IDF值，某个词对文章的重要性越高，其TF-IDF值就越大，所以排在最前面的几个词就是文章的关键词。 TF-IDF算法的优点是简单快速，结果比较符合实际情况，但是单纯以“词频”衡量一个

关键词的提取是进行计算机自动文本分类和其他文本数据挖掘应用的关键。系统从语言的词性角度考虑，对传统的最大匹配分词法进行了改进，提出一种基于动词、虚词和停用词三个较小词库的快速分词方法（FS），并利用TFIDF算法来筛选出关键词以完成将Web文档进行快速有效分类的目的。实验表明，该方法在不影响分类准确率的情况下，分类的速度明显提高。

主要介绍了Python 结巴分词实现关键词抽取分析，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

关键词的提取是进行计算机自动文本分类和其他文本数据挖掘应用的关键。系统从语言的词性角度 考虑,对传统的最大匹配分词法进行了改进,提出一种基于动词、虚词和停用词三个较小词库的快速分词方法 ( FS) ,并利用TFIDF算法来筛选出关键词以完成将Web文档进行快速有效分类的目的。实验表明,该方法在不 影响分类准确率的情况下,分类的速度明显提高。 关键词: 计算机应用; 中文信息处理; 关键词提取; Web文档分类

真正可用的调用NLOPIR DLL实现关键词提取的示例，原版。