学习NLP的第10天——文章关键词提取：词频统计
关键词提取是词语颗粒度的信息抽取的一种重要的需求，即提取文章中重要的词语。
关键词提取的常用方法包括词频统计、TF-IDF和TextRank等。
其中，词频和TextRank属于单文档算法，即只需一篇文章即可提取出其中的关键词；而TF-IDF则属于多文档宣发，需要其他文档的辅助来提取当前文章的关键词。
词频统计的Python实现
词频统计的逻辑是：在一篇文章中，越重要的关键词往往会在文章中反复出现；因为为了解释关键词，作者经常会反复地提及它们。所以通过统计文章中各个词语的出现频率，即可初步地获得关键词。
但是因为齐夫定律，文章中出现频率最高的往往并不是长度较长的关键词，而是标点符号和助词等，因
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