关键词提取算法

最新推荐文章于 2025-06-20 11:13:18 发布

refresh&grow

最新推荐文章于 2025-06-20 11:13:18 发布

阅读量1w

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： NLP

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ZJL0105/article/details/82230237

关键词提取在文本处理中至关重要，常用算法包括TF-IDF、TextRank和主题模型LSA/LSI/LDA。TF-IDF基于词频统计，TextRank无需语料库，利用词共现关系，而LSA/LSI/LDA通过SVD或贝叶斯方法揭示隐藏主题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Table of Contents

概述

关键词是代表文章重要内容多一组词，对文本聚类、分类、自动摘要等起重要的作用。现实中大量文本不包含关键词，如果我们可以准确的将所有文档都用几个简单的关键词描述出来，就能使人们便捷地浏览和获取信息。类似于NLP其它处理技术，关键词提取算法一般也可以分为有监督和无监督两类。

有监督的关键词提取方法主要是通过分类的方式进行，通过构建一个较为丰富和完善的词表，然后通过判断每个文档和词表中每个词都匹配程度，以类似打标签的方式，达到关键词提取的效果。这种方法精度较高，但是需要大批量的标注数据。另外，每天都有大量新的信息出现，人工维护词表需要很高的人力成本。相对于有监督的方法，无监督的方法既不需要维护词表，也不需要人工标准语料辅助训练。因此这类算法在工程中应用较广，常见的无监督学习算法有TF-IDF算法、TextRank算法和主题模型算法。