推荐开源项目：`pke` - Python关键词抽取神器

推荐开源项目：pke - Python关键词抽取神器

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pk/pke

pke 是一个基于Python的开放源代码的关键短语提取工具包，专为研究者和开发者提供了一站式的关键词抽取解决方案。它支持自定义或扩展现有模型，便于比较不同算法的效果，并内置了在SemEval-2010数据集上训练的监督模型。

项目介绍

pke 的主要功能是从文本中抽取出最具代表性的关键短语。它的API设计简单易用，只需几行代码，你就可以对你的文档进行关键词抽取。工具包提供了多种无监督和监督模型，包括统计模型和图基模型，如TextRank、TopicRank等。

项目技术分析

该项目依赖于spacy（版本要求>=3.2.3）进行文本预处理，并需要安装相应的语言模型。pke 提供了一个标准化的接口，通过extractor.load_document()加载文档，extractor.candidate_selection()选择候选关键词，然后利用extractor.candidate_weighting()进行权重计算，最后通过extractor.get_n_best()获取最佳关键词。

应用场景

无论你是自然语言处理的初学者还是经验丰富的研究人员，pke 都能派上用场。它可以用于：

1. 内容摘要：快速抽取出文档的核心要点。
2. 搜索引擎优化：确定网页的关键信息以提高搜索引擎排名。
3. 数据分析：识别大量文本中的主题模式。
4. 自动标签系统：为新闻文章、社交媒体帖子等自动分配描述性标签。

项目特点

1. 灵活性：pke 支持修改和扩展已有模型，让你可以根据需求定制自己的关键词提取策略。
2. 标准化API：简洁的5行代码就能启动关键词抽取过程，易于上手。
3. 丰富的模型库：内建多种无监督和监督的关键词提取模型，覆盖各种场景。
4. 可复现性：提供了基准测试代码，方便比较不同模型的表现。
5. 社区支持：作为一个开源项目，pke 有活跃的社区，持续更新与维护。

立即尝试 pke，开启你的关键词抽取之旅吧！如果你想要进一步了解如何使用这个工具，可以参考提供的教程和示例代码。

pip install git+https://github.com/boudinfl/pke.git
python -m spacy download en_core_web_sm

参考论文：

@InProceedings{boudin:2016:COLINGDEMO,
  author    = {Boudin, Florian},
  title     = {pke: an open source python-based keyphrase extraction toolkit},
  booktitle = {Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: System Demonstrations},
  month     = {December},
  year      = {2016},
  address   = {Osaka, Japan},
  pages     = {69--73},
  url       = {http://aclweb.org/anthology/C16-2015}
}

pke Python Keyphrase Extraction module 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pk/pke