本文探讨了Python中TF-IDF、TextRank和RAKE等关键词提取算法，并提供了源代码示例。还介绍了基准测试后端的设计，用于评估算法在大量文本上的性能，以帮助选择适合特定任务的算法。
关键词提取是自然语言处理中的一个重要任务，它可以帮助我们自动从文本中抽取出最能代表文本主题的关键词。在Python中，有许多关键词提取算法可供选择。本文将介绍一些常见的关键词提取算法，并提供相应的源代码，用于基准测试这些算法的后端。
一、基准测试算法
- TF-IDF（词频-逆文档频率）算法
TF-IDF算法通过计算一个词在文档中的词频和在整个语料库中的逆文档频率来确定其重要性。下面是一个使用sklearn库实现TF-IDF算法的示例代码：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def extract_keywords_tfidf(text, top_k):
vectorizer 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
