KeyBERT关键词提取神器：利用BERT轻松获取精准关键词
【免费下载链接】KeyBERT Minimal keyword extraction with BERT 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/KeyBERT
KeyBERT是一个基于Python的开源关键词提取工具，它巧妙利用了BERT模型的强大语义理解能力，让用户能够用最简单的方式从文档中提取最具代表性的关键词和关键短语。无论你是数据分析师、内容创作者还是开发者，KeyBERT都能帮助你快速准确地捕捉文档的核心要点。
快速安装与极简使用体验
安装KeyBERT只需一行命令，让你在几分钟内就能开始提取关键词：
pip install keybert
使用过程同样简单直观，三行代码即可完成关键词提取：
from keybert import KeyBERT
doc = "你的文档内容..."
kw_model = KeyBERT()
keywords = kw_model.extract_keywords(doc)
智能关键词高亮显示功能
KeyBERT不仅能提取关键词，还能智能高亮显示文档中的关键词，让重要信息一目了然：
多样化的关键词提取策略
最大化语义相似度提取
通过计算文档与候选词之间的余弦相似度，KeyBERT能够精准找到最贴合文档主题的关键词：
keywords = kw_model.extract_keywords(doc, keyphrase_ngram_range=(1, 2))
Max Sum距离算法优化
为了获得更多样化的关键词结果，KeyBERT提供了Max Sum距离算法：
keywords = kw_model.extract_keywords(doc, use_maxsum=True, nr_candidates=20)
最大边际相关性(MMR)技术
通过MMR算法，你可以在关键词相关性和多样性之间找到最佳平衡点：
# 高多样性结果
keywords = kw_model.extract_keywords(doc, use_mmr=True, diversity=0.7)
# 低多样性结果
keywords = kw_model.extract_keywords(doc, use_mmr=True, diversity=0.2)
多模型支持与灵活配置
KeyBERT支持多种预训练嵌入模型，满足不同场景需求：
- Sentence-Transformers - 提供高质量的句子级别嵌入
- Flair - 支持多种Transformer模型
- Spacy - 工业级自然语言处理
- Gensim - 经典词向量模型
- USE - 通用句子编码器
大语言模型集成进阶功能
KeyBERT还集成了大语言模型(LLM)支持，通过KeyLLM模块可以实现更智能的关键词提取：
from keybert.llm import OpenAI
from keybert import KeyLLM
# 使用OpenAI进行关键词提取
llm = OpenAI(client)
kw_model = KeyLLM(llm)
keywords = kw_model.extract_keywords(doc)
适用场景与优势特点
KeyBERT特别适合以下应用场景：
- 学术研究 - 快速提取论文关键词
- 内容分析 - 自动生成文章标签
- SEO优化 - 识别页面核心关键词
- 文档处理 - 批量处理大量文本数据
其主要优势包括：
- 🚀 极简API设计，上手快速
- 🔧 高度可配置，支持多种算法
- 🌍 多语言支持，适用广泛场景
- 📊 高质量结果，准确率高
通过KeyBERT，你可以轻松实现专业级的关键词提取效果，无需深厚的机器学习背景，让BERT的强大能力为你所用。
【免费下载链接】KeyBERT Minimal keyword extraction with BERT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/KeyBERT
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
