Orange3实战教程：文本挖掘---提取关键词

最新推荐文章于 2025-07-14 14:55:44 发布
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分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 数据挖掘 神经网络 人工智能 机器学习 深度学习 自然语言处理 orange3中文版
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/err2008/article/details/149037881

提取关键词

从输入语料库中推断特征词。

输入参数

  • 语料库（Corpus）：文档集合。
  • 单词表（Words）：单词表格。

输出参数

  • 单词表（Words）：单词表格。

提取关键词 功能用于从语料库中推断特征词。

在这里插入图片描述

  1. 关键词提取的评分方法：
    • TF-IDF：通过词频（TF）乘以逆文档频率（IDF）计算得分。若某个词在少数文档中高频出现，则得分较高；若在整个语料库中普遍出现，则得分较低。
    • YAKE!：一种无监督的先进方法，适用于不同长度的文
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Orange3实战教程：文本挖掘---文本预处理
err2008的专栏
06-23 387
本文介绍了文本预处理的流程和方法。预处理主要包括转换（如小写化）、分词（如按单词或句子拆分）、归一化（如词干提取）、过滤（如停用词去除）、N-gram生成和词性标注等步骤。文章详细说明了每个处理模块的功能选项，包括7种分词方式、5种归一化方法以及多种过滤规则（停用词、词频、正则表达式等）。同时强调了处理顺序的重要性，建议流程应为：转换→分词→词性标注→归一化→过滤→N-gram。最后提供了两个应用示例：图书摘要的词云分析和推文预处理，展示了预处理工具的实际使用场景。文末还附有常用正则表达式参考。
Orange3实战教程：文本挖掘---本体
err2008的专栏
07-02 183
本体使用遗传算法生成。算法中使用的**适应度函数 (fitness function)** 通过考虑本体中每个词语与其父节点和兄弟节点之间的两两**余弦相似度 (cosine similarities)** 来确定生成本体的质量。更具体地说，该相似度是基于所述词语的 **SBERT 嵌入 (SBERT embeddings)** 计算得出的。适应度函数还考虑了每个词语的平均子节点数量（以避免本体结构过于扁平或过于深）以及词语与其子节点之间的句法重叠度和各自的长度（此项旨在促使更通用的词语位于较不通用词语的上
Orange3实战教程：文本挖掘---主题建模
err2008的专栏
06-26 93
主题建模通过LDA、LSI或HDP算法分析文档集合，自动发现隐含主题结构。组件输入为文档语料库，输出包括带主题权重的语料库、主题词分布及完整主题数据。不同算法特性各异：LSI允许正负权重但解释性较弱，LDA更易解释，HDP参数复杂需谨慎设置。结果可结合词云、热力图等可视化工具分析主题特征及分布。示例显示如何通过预处理文本、选择算法（如提取5个LDA主题），并利用MDS和箱线图探索主题间关系及关键词分布。
Orange3实战教程：文本挖掘---词表工具
err2008的专栏
06-30 10
词表工具是一款文本分析工具，主要用于创建和管理词语列表。用户可以通过手动输入或从其他文本分析工具导入词语，支持添加、删除、筛选和排序词库功能。该工具提供四种词库更新方式（交集、并集、仅输入、忽略输入），并能将词库保存为本地文件。应用示例展示了如何结合语料库、文本预处理和关键词提取工具，构建自定义词表进行语义分析，最终用于文档主题匹配评分。该工具特别适合需要定制化词语集合的文本挖掘任务。
Orange3实战教程：文本挖掘---文档评分
err2008的专栏
06-27 15
该文档评分组件通过分析词语在文本中的出现情况来评估文档。系统提供三种评分方法（词频统计、词占比、相似度）和多种聚合函数（均值/中位数/最小值/最大值），支持多种输出方式（全部/手动/高分文档）。使用前需进行文本预处理（如分词、词干化等），典型应用场景包括查找与特定词表语义相似的文档。示例展示了如何结合预处理、关键词提取和文档评分组件，计算包含"princess"等关键词的文档得分。组件支持自动发送或手动操作，并提供文档筛选功能。
Orange3实战教程：文本挖掘---搭配分析
err2008的专栏
07-03 12
搭配分析是识别语料库中高频共现词组的文本挖掘技术。该方法通过计算双词组合(bigrams)或三词组合(trigrams)的统计显著性来发现固定搭配。分析时需设置频率阈值过滤低频词组，并选择评分方法如点间互信息(PMI)、卡方检验等评估搭配强度。典型应用包括从文档集合中提取出现次数超过指定阈值(如5次)的显著词组，为语言研究和数据探索提供支持。参考文献推荐了Manning和Schütze关于搭配分析的经典著作。
Orange3实战教程：文本挖掘---词袋模型
err2008的专栏
06-23 23
词袋模型是一种文本特征提取方法，将文档转换为词频向量。输入语料库后，模型可输出带词频特征的语料库，支持计数、二进制和次线性三种词频计算方式。用户可设置文档频率计算（IDF或平滑IDF）和正则化方式（L1/L2）。典型应用包括预测文档类别，如通过预处理文本后生成词袋特征，再用SVM等分类器建模。示例显示该模型能有效提取文本特征，支持文本分类任务，并可通过混淆矩阵分析错误分类文档。
Orange3实战教程：文本挖掘---语义查看器
err2008的专栏
07-02 14
摘要（145字）： 语义查看器是一款文本分析工具，用于识别语料库中与关键词相关的文档片段。用户输入预处理后的文档集合和关键词表，系统通过计算句子级语义相似度（SBERT嵌入向量余弦值）匹配内容，并支持阈值过滤和分级显示（全文/段落/句子）。典型应用场景包括：预处理文本后提取特征词，人工补充关键词（如"princess"等），通过语义匹配定位相关文本（如标记童话故事中的皇室角色段落）。该工具可视化展示匹配文档、分数及上下文，适用于精准文本挖掘与分析。
Orange3实战教程：文本挖掘---标注语料库地图
err2008的专栏
07-01 721
Oreange3，文本挖掘，标注语料库地图用于在二维投影中可视化、聚类文档，并用关键词进行标注。
【字节跳动】数据挖掘面试题0013：怎么做男女二分类问题， 从抖音 app 提供的内容中。
kngines
07-08 1617
核心目标基于抖音内容特征（文本、视觉、音频、用户交互）预测目标受众性别（男/女二分类）。该任务本质上是监督学习问题，需依赖标注数据集。技术关键点数据层面：需融合多模态特征，尤其用户行为与视觉内容算法层面推荐Transformer+Attention的融合模型评估层面：关注F1-score及跨场景鲁棒性实施建议启动期：用朴素贝叶斯快速验证文本特征有效性成长期：引入视觉模型提升准确率（尤其对时尚/美妆类）成熟期：构建端到端多模态系统，结合实时用户反馈更新潜在风险。
Python 数据挖掘之数据探索
wh_xia_jun的专栏
07-13 329
在数据挖掘的流程中，数据探索是非常关键的第一步，它能帮助我们深入了解数据的特点，为后续的预处理和模型构建打下坚实的基础。我们主要围绕四个方面展开：数据对象与特征、数据统计描述、数据可视化以及相关性和相似性度量。
pytorch 神经网络
2401_87862479的博客
07-10 1712
我们要学习的(Deep Learning)是神经网络的一个子领域，主要关注更深层次的神经网络结构，也就是所以，我们需要先搞清楚什么是神经网络！
【EGSR2025】材质+扩散模型+神经网络相关论文整理随笔（四）
Superstarimage
07-11 412
本文提出了一种结合生成模型和SVBRDF预测的3D场景纹理生成方法。通过扩散模型生成多视角图像，并通过改进的U-Net架构预测SVBRDF参数，最终生成场景纹理地图集。方法解决了多视角一致性预测问题，采用首视角完整生成+重投影修复的策略。虽然对光泽材质恢复仍存在光照耦合问题，但通过神经网络架构优化和条件输入设计提升了效果。实验表明该方法能生成物理合理的纹理，支持任意视角和光照条件下的重新渲染。
机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
最新发布
Leah0105的博客
07-14 297
深度学习是机器学习的一个子集，使用多层神经网络来自动学习特征，适合大规模数据，特别是非结构化数据（如图像、语音、文本）。机器学习是人工智能的一个子领域，它让计算机可以通过数据来学习规律，并根据学习结果进行预测或决策，无需明确编程规则。FNN、CNN、RNN、Transformer都是神经网络的不同结构类型，属于深度学习范畴。神经网络是深度学习的基本结构单元，模拟生物神经元传递方式，学习复杂的模式和关系。神经网络是深度学习的核心工具，深度学习是机器学习的一个子领域。神经网络---学生的大脑。
T01_神经网络示例
qq_27953479的博客
07-10 354
换句话说，一个epoch意味着训练数据集中的每个样本都有机会更新模型的内部参数。epochs的值过小也会导致模型精度差，通常，epoch数量越多，模型在训练数据上的性能越好，但也可能导致过拟合。上例中的batch_size是经过多次尝试，找到了一个相对好的值，如果值太大，模型精度明显很差。较小的batch size可以使模型更快地更新参数，但可能会导致不稳定的梯度下降。简单数据（例如鸢尾花的例子，数据样本很少，特性也很少），可以直接使用numpy类型的数据（上例也可以用pandas作为训练数据）
神经网络的层与块
wh1236666的博客
07-13 811
层是神经网络中最基本的计算单元，实现特定的数学操作（如线性变换、卷积、激活函数等）。功能单一：通常只完成一种特定计算（如nn.Linear实现线性变换y = Wx + bnn.ReLU实现激活函数可复用性低：单个层一般不单独使用，需与其他层组合才能完成复杂任务。虽然 PyTorch 已有学习原理：理解 PyTorch 如何管理模块和参数。扩展功能：例如，添加日志记录、中间输出缓存等功能。简化接口：在特定场景下提供更简洁的 API。
三、神经网络——网络优化方法
2401_88868983的博客
07-10 1302
梯段下降算法是一种寻找使损失函数最小化的方法，从数学上的角度来看，梯度的方向是函数增长速度最快的方向，那么梯度的反方向就是函数减少最快的方向，所以有Wijnew​Wijold​−η∂Wij​∂E​η在进行模型训练的时候，有三个基础的概念EpochBatchsizeIteraioneg50000BatchSize256Epoch50000Batch50000/2561196EpochItera。
线性探针是什么：是一种用于探测神经网络中特定特征的工具
ZJQ的博客
07-10 104
线性探针是一种评估神经网络特征质量的工具，通过在冻结预训练模型参数的情况下训练简单线性分类器，测试特征迁移能力（如CLIP模型识别罕见鸟类）。它还可用于监控中间层特征、属性编辑（如人脸表情调整）等任务，基于"高级特征呈线性编码"的假设。除线性探针外，还存在逻辑张量探针（LTP）、探测分类器等多种形式，分别针对逻辑一致性检测、事实性验证等不同需求。这些方法通过分析模型内部表示，为理解神经网络工作机制提供了重要手段。（148字）
基于MATLAB的LSTM长短期记忆神经网络的时间序列数据预测方法应用
张陈亚的博客
07-14 700
摘要：本项目基于MATLAB平台实现LSTM神经网络在时间序列预测中的应用，适用于金融、气象等领域的非线性数据分析。通过数据预处理、特征工程和模型构建（采用Adam优化器，100轮训练），实现了R方0.9802的高精度预测效果。实验表明模型预测值与真实值高度吻合，验证了LSTM处理长期依赖关系的优势。项目提供完整数据+代码+文档，为时间序列预测问题提供了可靠解决方案，具有实际应用价值。
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