内容概要：本文介绍了使用AI工具DeepSeek辅助完成文献综述的方法，涵盖从明确研究领域与关键词到整理参考文献的全过程。首先，通过生成核心和拓展关键词来精准定位文献；其次，设计文献综述框架，包括研究现状、主要争议、研究方法、理论基础及未来展望；再者，提炼研究现状与热点，突出学术突破点；接着，识别研究空白与不足，结合现有文献进行严谨分析；然后，整合文献内容，形成逻辑清晰的段落；最后，撰写总结与展望，提出前瞻性方向。每个步骤都给出了具体的DeepSeek提示词和操作建议，以提高文献综述的质量和效率。; 适合人群：正在撰写论文的科研人员、研究生以及需要进行文献综述的学者。; 使用场景及目标：①在各个阶段利用DeepSeek提供的提示词，辅助完成文献综述的撰写；②确保文献综述的全面性、逻辑性和前瞻性，提高学术价值。; 阅读建议：在使用DeepSeek提示词时，应结合自身研究主题的具体情况，对生成的内容进行适当调整和补充，确保文献综述符合学术规范并具有较高的学术水平。

在IT领域，关键词提取是一项非常重要的任务，尤其在搜索引擎优化（SEO）、文本分析、信息检索和自然语言处理中。PHP作为一种广泛使用的服务器端脚本语言，有着丰富的库和工具来支持这种功能。在这个"php 关键词提取+关键词库"项目中，我们重点关注的是如何在PHP环境中高效地实现关键词提取，并利用提供的关键词库来增强这一过程。 关键词提取的目标是识别出文本中的核心概念或主题，通常通过分析词频、TF-IDF（词频-逆文档频率）或其他语义分析方法来实现。PHP中有一些知名的库可以帮助我们完成这个任务，如`TextRank`、`PHP-Keywords`或`PHP-Snowball`。这些库利用了诸如词性标注、停用词移除和词干化等技术，以提高关键词提取的准确性和效率。 `TextRank`算法是基于图论的一种方法，它借鉴了PageRank的思路，通过计算词与词之间的关系权重来确定关键词。而`PHP-Keywords`库则提供了一个简单的API，可以快速集成到PHP项目中，进行关键词提取。`PHP-Snowball`是用于词干化的库，能够减少词汇的不同形式，使关键词提取更聚焦于词的基本意义。 在这个压缩包中，"splitword"可能是一个PHP类或者脚本，用于执行关键词提取的过程。它可能包含以下关键部分： 1. **预处理**：包括去除标点符号、数字和特殊字符，以及大小写转换，以减少噪音。 2. **分词**：将连续的字符序列（单词）切分开，这是所有处理的基础。 3. **停用词移除**：移除常见的无实际意义的词汇，如“的”、“是”、“和”等。 4. **词干化/词形还原**：将词汇转换为其基本形式，以便比较不同形态的词。 5. **关键词提取算法**：如TF-IDF或TextRank，计算每个词的重要性。 6. **关键词库集成**：附加的关键词库可以作为参考，对提取的关键词进行过滤或补充，确保提取的关键词与特定领域相关。 使用关键词库可以进一步提升提取的关键词的相关性。库中的关键词可能是预先定义的行业术语、热门话题或者用户手动输入的关键词，这有助于过滤掉无关的词汇，强调文本的核心内容。 在实际应用中，例如在网站SEO优化时，我们可以使用这样的工具来分析网页内容，提取出最具代表性的关键词，从而优化元标签，提高搜索引擎的排名。此外，在文本分类、情感分析和新闻摘要等场景下，关键词提取也有着广泛的应用。 "php 关键词提取+关键词库"是一个实用的工具，结合了PHP编程语言的灵活性和关键词提取的智能算法，为处理文本数据提供了强大的支持。通过深入理解和运用这个工具，我们可以更好地理解和操纵大量的文本信息，提升我们的应用程序的智能化程度。

acfilter 是一个PHP扩展,您需要设定一个词库,然后检测任何一篇文章看它包含了词库中的哪些词. 应用场景:禁词屏蔽;SEO伪原创;当词库足够大时,可以成为一个简单的分词工具;准备一系列分类的词库,可以实现文本分类和关键词提取 标签：acfilter

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。

关键词挖掘工具-关键词拓展工具-关键词提取工具免费

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