目录： 一、TF-IDF基础知识 1.TF-IDF2.举例介绍二、TF-IDF调用两个方法 1.CountVectorizer2.TfidfTransformer3.别人示例 一、TF-IDF基础知识 1.TF-IDF TF-IDF（Term Frequency-InversDocument Frequency）是一种常用于信息处理和数据挖掘的加…

关键词提取算法-TextRank 今天要介绍的TextRank是一种用来做关键词提取的算法，也可以用于提取短语和自动摘要。因为TextRank是基于PageRank的，所以首先简要介绍下PageRank算法。 PageRank算法 PageRank设计之初是用于Google的网页排名的，以…

一、TF-IDF简介 TF-IDF（terms frequency-inverse document frequency）是一种用于信息检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用来评估一字词对于一篇文章的重要程度。一个词语对一篇文章的重要性主要是依靠它在文件中出现的次…

一、背景介绍 关键词提取就是从文本里面把跟这篇文章意义最相关的一些词语抽取出来，在文献检索、自动文摘、文本聚类和文本分类等方面有着重要的应用。 关键词提取算法一般分为有监督和无监督两类: 有监督：有监督的关键词提取方法主要是通过分类的方式进…

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…