利用Python实现中文文本关键词抽取的三种方法 转自github 文本关键词抽取，是对文本信息进行高度凝练的一种有效手段，通过3-5个词语准确概括文本的主题，帮助读者快速理解文本信息。目前，用于文本关键词提取的主要方法有四种&#…

在当今数字化时代，电商平台的市场营销策略已经离不开数据分析的支撑。数据不仅仅是冰冷的数字，它们背后隐藏着消费者行为、市场趋势以及潜在的商业机会。通过对市场大盘行业关键词数据的挖掘与分析，商家能够洞察品类表现，实现对目…

（纯属为了记录自己学习的点滴过程，引用资料都附在参考列表） 1 基本概念 什么是关键词（是什么） 大略的讲就是文章中重要的单词，而不限于词语的新鲜程度。 什么样的单词是重要的单词，恐怕这是个见仁见智的问题，所以可以根据用户需求，合理设计先验知识融进模型进行建模…

系列文章 ✓ 词向量 ✗Adam,sgd ✗ 梯度消失和梯度爆炸 ✗初始化的方法 ✗ 过拟合&欠拟合 ✗ 评价&损失函数的说明 ✗ 深度学习模型及常用任务说明 ✗ RNN的时间复杂度 ✗ neo4j图数据库 分词、词向量 TfidfVectorizer 基本介绍 TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字…

前言：我大致介绍一下TextRank算法的实现，对于细节和相关公式的介绍不做过多的介绍，感兴趣的同学可以去看TextRank算法的论文（英文版）里面有具体的实现，文章下载地址http://download.csdn.net/detail/sinat_…

文章目录 TextRankPageRankTextRank关键词抽取TextRank摘要生成TextRank4ZH库的使用TF-IDF原理sklearn库中TF-IDF的使用jieba分词用于TextRank和TF-IDFTextRank PageRank textrank借鉴大名鼎鼎的pagerank，pagerank是Google在搜索引擎中计算网页重要性的算法，这是一个基于有向…

内容目录 一、分词二、设置分词三、词性信息四、关键词提取 jieba库是一个针对中文文本的分词工具库，广泛应用于自然语言处理（NLP）领域的中文文本预处理阶段。 主要功能: 中文分词：能够将连续的中文文本切割成有意义的词语序列&a…

前言： 之前看了云朵dalao的一篇关于关键词提取的文章，其中介绍的 Yake 模型采用了大写词、词位置、全文词频、上下文关系、句间词频等 5 个指标，计算候选词得分。感觉设计上较直观、易解释，但原 yake 库不支持中文，于是…