标题：用自然语言处理进行关键词提取

最新推荐文章于 2024-10-26 22:42:17 发布

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文章标签：自然语言处理 c# 人工智能 nlp

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本文介绍了如何利用Python中的NLP工具库NLTK进行关键词提取。通过分词、词性标注和过滤停用词，提取文本中的名词和形容词作为关键词，帮助理解和分析文本重点。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门研究人类语言与计算机之间交互的学科。关键词提取是NLP中一个重要的任务，它可以帮助我们从文本中抽取出最具代表性和重要性的词汇。本文将介绍使用Python和常见的NLP工具库进行关键词提取的方法。

在Python中，有许多强大的NLP工具库可供使用，如NLTK、spaCy和TextBlob。这些库提供了丰富的功能，包括分词、标记化、词性标注和实体识别等。我们将使用NLTK工具库来演示关键词提取的过程。

首先，我们需要安装NLTK库，并下载其所需的数据包。可以使用以下命令完成安装：

pip install nltk

import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger'

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关键词的提取与可视化Python实现

code_welike的博客

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本文将基于Python编写程序，利用nltk、re和wordcloud等相关库，实现英文文献中关键词的提取和可视化。这里，我们使用了nltk提供的停用词列表去除了常见的无意义词汇，也用isalpha()方法去除了所有非字母字符。近年来，随着信息量的不断增加，在各类文献、报告、论文等资料中，人们需要快速准确地抽取出关键字，以便进行进一步的研究与分析。总之，关键词提取和可视化对于文献分析非常有用，使用Python编写的程序可以帮助我们快速地进行这些分析，从而更好地理解资料中的数据。

nltk关键字抽取与轻量级搜索引擎（Whoosh, ElasticSearcher）

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有时候你想用一句完整的话或一个文本在基于关键字的搜索引擎里搜索，但是如果把整个文本放进去搜索的话，效果不是很好，因为你的搜索引擎是基于关键字而不是sematic search。那怎么抽取关键字呢？

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记录一下代码： """ __author__:shuangrui Guo __description__: """ import sys import nltk import json from tqdm import tqdm #多进程的包 import multiprocessing import argparse import os import re SUFFIX_NLTK = '__nltk.json' #清洗文本 def clean_text(text): text = re.sub

Python-rakenltkPython实现使用NLTK的快速自动关键字提取算法

08-10

rake-nltk：Python实现使用NLTK的快速自动关键字提取算法

Python与自然语言处理案例：关键词提取

master_chenchen的博客

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1232

虽然基于TF-IDF的方法已经可以满足很多场景下的需求，但对于某些更加复杂的文本结构来说，它可能还不够精准。例如，在一篇关于烹饪的文章中，“the”、“and”这类常用词汇可能会频繁出现，但它们实际上并不包含太多有价值的信息。让我们一起探索新奇的事物，分享生活的点滴，让这个小角落成为我们共同的精神家园。你可以把这里当作自己的家，无论是工作之余的小憩，还是寻找灵感的驿站，我都希望你能在这里找到属于你的那份快乐和满足。

自然语言处理通关手册--关键词提取

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自然语言处理通关手册--关键词提取

推荐一款强大的关键词提取神器：rake-nltk

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在信息爆炸的时代里，从海量文本中迅速提炼关键信息变得至关重要。今天，我将向大家隆重推荐一款优秀的开源关键词提取工具——rake-nltk。 ## ???? 项目介绍 rake-nltk是一款基于Python的开源库，实现了Rapid Automatic Keyword Extraction算法（简称RAKE）。它能够独立于领域地从大量文本数据中快速准确地识别出关键字短语，这得益于对单词出现频率及其...

关键词提取

liufang1991的专栏

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1.nlp的工具可以用nlpir hanlp 2.php

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dreamzuora的博客

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Using pip pip install rake-nltk Directly from the repository git clone https://github.com/csurfer/rake-nltk.git python rake-nltk/setup.py install Quick start from rake_nltk import Rake # Uses...

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耙子 RAKE是快速自动关键字提取算法的缩写，它是一种与域无关的关键字提取算法，它通过分析单词出现的频率及其与文本中其他单词的共现程度来尝试确定文本主体中的关键短语。建立使用点子 pip install rake-nltk 直接从存储库 git clone https://github.com/csurfer/rake-nltk.git python rake-nltk/setup.py install 快速开始 from rake_nltk import Rake # Uses stopwords for english from NLTK, and all puntuation characters by # default r = Rake () # Extraction given the text. r . extract_keywords_from_text ( < text> ) # Extraction given the list of strings where each string is a sentence. r . extrac

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基于自然语言处理的关键词提取技术综述

N201871643的博客

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关键词提取技术

abc50319的专栏

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python自然语言处理实战第五章 关键词提取算法中管方法分析： 1.有监督方法及语料库技术将关键词抽取任务转化为分类问题或标注问题。有监督机器学习的分类方法主要借助决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场等。主要有两个研究方向: 一个方向是将关键词抽取看做是二分类任务；另一个方向是基于语言模型。优势：通过大量文本训练得到，相比于无监督的抽取方法得到...

【亲测免费】探索智能文本关键词提取：KeyBERT

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TextRank算法则可以脱离语料库的基础，仅对单篇文档进行分析就可以提取该文档的关键词。这也是TextRank算法的重要特点。TextRank算法的基本思想源于Google的PageRank算法。PageRank 算法是一种网页排名算法，其基本思想有两条：链接数量：一个网页被越多的其他网页链接，说明这个网页越重要。链接质量：一个网页被一个越高权值的网页链接，也能表明这个网页越重要。PageRank 考虑到不同网页之间，一般会通过超链接相连，B网页链接越多，说明 B网页的价值也就越大；权重是从某个

VinBigData AI项目：自然语言处理与关键词提取

通过分析标题、描述、标签和文件名称列表，我们可以得出该项目是一个以Java语言开发的人工智能应用，专注于自然语言处理中的关键词提取。项目涉及大型数据集的处理和机器学习模型的训练，强调了文档和代码管理的重要...