TFIDF提取关键词pytorch玩转深度学习共 674字,需浏览 2分钟 ·2021-01-30 20:19 TFIDF原理对于若干个文章的集合,我们要提取每篇文章具有代表性的关键词,我们应该怎么做呢?最直观也是最容易想到的方法,就是统计每个词汇在文章中出现的频率TF(term frequency),频率高的就是具有代表性的词汇。但是这样的话,可以想象频率最高的词汇一定是“的”“是”“你我他”这样的stop words,所以,我们首先要排除这些词汇。TF的计算方法如下: 另外一点,举个例子,我们有三类文章A,B,C,首先这3篇文章都有一个高频率词汇“中国”(而且是频率最高的词汇),其次,A文章第二高频词汇为“体育”,B“艺术”,C“音乐”;请问,你觉得“中国”可以作为最具有代表性的词汇吗?明显不可以吧。所以,除了考虑词汇的频率之外,还需考虑词汇在其他文档当中出现的概率,词汇的重要性应该和该概率是反相关的,我们用一下公式来衡量: 所以,为了衡量一个词汇的重要性,我们使用TF-IDF来计算: 浏览 21点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报 评论图片表情视频评价全部评论推荐 使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词简说Python0keyword-extractURL 关键词提取工具单文件、无三方依赖、支持在线规则升级、非标准协议的 URL 关键词提取工具。使用<dependacfilterPHP关键词提取扩展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,acfilterPHP关键词提取扩展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keyword-extractURL 关键词提取工具单文件、无三方依赖、支持在线规则升级、非标准协议的URL关键词提取工具。使用<dependency> <groupId>com.ecfront</groupId>NLP关键词提取方法总结及实现机器学习AI算法工程0TextRank4ZH中文文本关键词和摘要提取库TextRank4ZH用于自动从中文文本中提取关键词和摘要,基于TextRank算法,使用Python编写。TextRank算法可以用来从文本中提取关键词和摘要(重要的句子)。TextRank4ZH是TextRank4ZH中文文本关键词和摘要提取库TextRank4ZH 用于自动从中文文本中提取关键词和摘要,基于 TextRank 算法,使用 P【关于 关键词提取】 那些你不知道的事DayNightStudy0基于微博评论的文本情感分析与关键词提取的实战案例~Python爬虫与数据挖掘0点赞 评论 收藏 分享 手机扫一扫分享分享 举报