开源项目推荐：EmbedRank - 无监督关键短语提取

开源项目推荐：EmbedRank - 无监督关键短语提取

项目基础介绍和主要编程语言

EmbedRank 是一个基于无监督学习的关键短语提取工具，由 Swisscom 公司的 AI 研究团队开发。该项目的主要编程语言是 Python，同时也使用了 Dockerfile 来支持 Docker 容器化部署。

项目核心功能

EmbedRank 的核心功能是通过句子嵌入（Sentence Embeddings）技术，从文本中提取关键短语。具体来说，它将文档和候选短语嵌入到同一个向量空间中，然后通过最大化边际相关性（Maximal Margin Relevance）来选择关键短语。该方法结合了候选短语的信息量和多样性，通过调整超参数 beta 来控制信息量和多样性之间的权衡。

项目最近更新的功能

根据项目的最新更新记录，最近的功能更新包括：

1. Docker 支持：提供了 Docker 镜像，方便用户快速部署和使用该项目。
2. Sent2Vec 集成：集成了 Sent2Vec 模型，用于生成句子嵌入。
3. Stanford CoreNLP 支持：支持使用 Stanford CoreNLP 进行词性标注（POS Tagging）。
4. 超参数调整：允许用户在提取关键短语时调整 beta 参数，以控制信息量和多样性的权衡。

通过这些更新，EmbedRank 提供了更加灵活和易用的关键短语提取解决方案，适用于多种文本分析场景。