关键词提取TF-IDF算法综述，TFIDF词频逆文档频率是关键词提取常用算法，本文是对该方法全面的综述

提取文章中的关键词，按词频提取，排序顺序是按词频高低。

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SIFRank_zh 这是我们论文的相关代码原文是在对英文关键短语进行抽取，这里迁移到中文上，部分管道进行了改动英文原版在。。 版本介绍 2020/03 / 03——最初最初版本本版本中只包含了最基本的功能，部分细节还有待优化和扩展。 核心算法 预训练模型ELMo +句向量模型SIF 词向量ELMo优势：1）通过大规模预训练，较早的TFIDF，TextRank等基于统计和图的具有更多的语义信息； 2）ELMo是动态的，可以改善一词多义问题； 3）ELMo通过Char -CNN编码，对生隐词非常友好； 4）不同层的ELMo可以捕捉不同层次的信息 句子矢量SIF优势：1）根据词频对词向量进行平滑逆频率变换，能更好地捕捉句子的中心话题； 2）更好地过滤通用词 最终关键焦点识别 首先对句子进行分词和词性标注，再利用正则表达式确定确定名词短语（例如：形容词+名词），将名词作为前缀关键字 最终关键利率

用python写了一个简单版本的textrank，实现提取关键词的功能。 import numpy as np import jieba import jieba.posseg as pseg class TextRank(object): def __init__(self, sentence, window, alpha, iternum): self.sentence = sentence self.window = window self.alpha = alpha self.edge_dict = {} #记录节点的边连接字典 sel

nlp_windows_exe_ui 介绍 python3.6-制作一个包含NLP基本功能系统（Windows exe）自然语言处理系统。系统功能：分词，词性标注，关键字提取，文本分类；由于要打包成exe的关系，我将原本的项目的多一个文件的集成到一个python文件（合并文件）里，只保留了使用该系统所需要的函数，方便打包，通俗地讲就是，生成生成词向量过程，装袋过程，模型训练过程的，以及一些中间步骤的程序代码，这些有些涉及很多库的，这些打包进去。但是整个项目里的东西是完整的（包括数据） 运行这个系统需要数据支持，所以请合并像我这样将所要使用的数据跟exe放在同一个文件夹下，否则运行不了。 软件架构 系统实现： 分词：使用jieba中文分词（去中断词，精确模式）； 词性标注：使用jieba库里的posseg包进行词性标注； 关键词：基于lda模型结合tfidf的最合适的前六个词； 文本分类：给

句子关键词提取算法设计，李明浩，，本文从网络答疑系统的设计与开发的需要出发，讨论了句子关键词提取的总体思路，即“先分解再综合，遵循组句规律，抽取特征，降低

基于改进的TFIDF关键词自动提取算法研究，基于改进的TFIDF关键词自动提取算法研究

keyextract_word2vec #基于Word2Vec的文本关键词抽取方法 大多数人都是将Word2Vec作为词向量的等价名词，也就是说，纯粹作为一个用来获取词向量的工具，关心模型本身的读者并不多。 可能是因为模型过于简化了，所以大家觉得这样简化的模型肯定很不准确，所以没法用，但它的副产品词向量的质量反而还不错。 没错，如果是作为语言模型来说，Word2Vec实在是太粗糙了。 但是，为什么要将它作为语言模型来看呢？ 抛开语言模型的思维约束，只看模型本身，我们就会发现，Word2Vec的两个模型 —— CBOW和Skip-Gram —— 实际上大有用途，它们从不同角度来描述了周围词与当前词的关系，而很多基本的NLP任务，都是建立在这个关系之上，如关键词抽取、逻辑推理等。 有心想了解这个系列的读者，有必要了解一下Word2Vec的数学原理。当然，Word2Vec出来已经有好几年了，介绍

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。