中文分词 词频统计 罗列出要自动提取的关键词

帝国CMS在增加信息页面输入关键字可以实现同步到系统自带的TAGS管理中去不用每次修改,十分方便。只要简单修改就可以实现。

文本排名 使用 textrank 算法提取关键字

textrank作为文档关键字提取的常用算法，python将textrank封装了对象,可直接使用

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

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提取文本关键字，并附带关键字评分，可以控制提取个数，例如："我今天很开心，一口气买了好多东西！"；提取结果：[一口气/4.471413137990432, 今天/2.37971480120688, 开心/1.1111375260524337]

df算法，通过在训练集中提取词语，比较出现次数，进行特征词的提取。 这个代码是提取两个特征的特征词，可修改main函数中（直接删除一部分）（有详细注释），提取一个类的特征。此程序编译过，无错。