稀有名词解释

巴别塔(宗教传说中高塔)
或称巴贝塔、巴比伦塔、通天塔,《圣经·旧约·创世记》第11章宣称,当时人类联合起来兴建希望能通往天堂的高塔;为了阻止人类的计划,上帝让人类说不同的语言,使人类相互之间不能沟通,计划因此失败,人类自此各散东西。此故事试图为世上出现不同语言和种族提供解释。

薛定谔的猫
猫的死活是由铀的衰变决定的——衰变前猫是活的,衰变后猫就死了,这与是否有人打开箱子进行观察毫不相干。所以毛病出在观测的主观性上,应该朝这个方向寻根究底。
微观的观测与宏观的观测有所不同。宏观的观测对被观测对象没有什么影响。俗话说:“看一眼总行吧。”意思是对所看之物并无影响,用不着担心。微观的观测对被观测对象有影响,会引起变化。以观测电子为例,要用光照才能看见,光的最小单位光子的能量虽小但不是零,光子照到被观测的电子上,对电子的影响很大。所以,在微观世界中看一眼也会惹祸!
可以打开箱子看,但是你看之前你是不知道猫的死活的,这就说明人的观察“决定”了猫的死活,就是说观察对量子物理的重要性。意思就是在打开箱子看之前,这个猫永远处于半死不活的叠加态。

我们将以句子: > **“我喜欢在晚上吃火锅”** 为基础,使用 `jieba.analyse` 模块中的 **TF-IDF** 和 **TextRank** 两种算法进行关键词抽取,并详细解释 `topK`、`withWeight`、`allowPOS`、`withFlag` 等参数的含义与作用。 --- ## ✅ 一、完整代码实现(含 TF-IDF 与 TextRank 对比) ```python import jieba.analyse import jieba # 自定义文本 text = "我喜欢在晚上吃火锅" print("原始文本:", text) print() ``` ### 1. 使用 TF-IDF 提取关键词 ```python print("=== TF-IDF 关键词抽取 ===") keywords_tfidf = jieba.analyse.extract_tags( text, topK=5, # 返回前5个关键词 withWeight=True, # 返回权重 allowPOS=('n', 'nr', 'ns', 'nz', 'v') # 只保留名词和动词类 ) for word, weight in keywords_tfidf: print(f"关键词:'{word}', 权重:{weight:.4f}") ``` > 示例输出: ``` 关键词:'火锅', 权重:0.8123 关键词:'晚上', 权重:0.6789 关键词:'吃', 权重:0.5432 ``` --- ### 2. 使用 TextRank 提取关键词 ```python print("\n=== TextRank 关键词抽取 ===") keywords_textrank = jieba.analyse.textrank( text, topK=5, withWeight=True, allowPOS=('n', 'nr', 'ns', 'nz', 'v'), withFlag=False # 不显示词性标签 ) for word, weight in keywords_textrank: print(f"关键词:'{word}', 权重:{weight:.4f}") ``` > 示例输出: ``` 关键词:'火锅', 权重:0.4321 关键词:'晚上', 权重:0.3987 关键词:'吃', 权重:0.3654 ``` --- ## 二、两种方法的区别分析 | 特性 | **TF-IDF** | **TextRank** | |------|------------|-------------| | **基本原理** | 统计词频 × 逆文档频率(IDF) | 图模型:将词语作为节点,共现关系为边,通过迭代计算重要性 | | **是否依赖语料库** | ✅ 是(需要 IDF 表) | ❌ 否(仅基于当前文本) | | **上下文感知能力** | ❌ 无(独立看待每个词) | ✅ 有(考虑词语之间的连接关系) | | **对“晚上吃火锅”这种搭配的处理** | 分别打分“晚上”、“吃”、“火锅” | 能识别“晚上吃火锅”是一个行为单元,提升相关词得分 | | **运行速度** | 快 | 较慢(需多次迭代) | | **适合场景** | 批量处理、搜索引擎关键词提取 | 摘要生成、主题提取、短文本核心词挖掘 | 📌 总结: - **TF-IDF** 更注重“稀有且高频”的词; - **TextRank** 更注重“语义中心性”,能更好地捕捉句意核心。 例如: - 在这句话中,“火锅”是核心对象,“晚上”是时间背景,“吃”是动作。 - 两者都抽出了这三个词,但排序和权重略有不同,TextRank 更倾向于将它们视为一个整体行为。 --- ## 三、函数参数详解 ### ✅ `topK` - **含义**:返回最重要的前 K 个关键词。 - **默认值**:20 - **示例**:`topK=3` → 返回得分最高的3个词 - **用途**:控制输出数量,避免信息过载。 - **注意**:如果设置过大,可能包含低质量词汇。 --- ### ✅ `withWeight` - **含义**:是否返回每个关键词的 **权重(重要性分数)** - **类型**:布尔值 (`True / False`) - **返回格式**: - `False`:列表形式,如 `['火锅', '晚上', '吃']` - `True`:元组列表,如 `[('火锅', 0.8123), ('晚上', 0.6789)]` - **用途**: - 排序依据 - 设置阈值过滤(如只保留 weight > 0.5 的词) - 可视化时用作大小参考(词云图) --- ### ✅ `allowPOS` - **含义**:只提取指定 **词性(Part-of-Speech)** 的词语 - **常见词性标签**: - `'n'`: 普通名词(如“火锅”) - `'nr'`: 人名 - `'ns'`: 地名 - `'nz'`: 其他专有名词 - `'v'`: 动词(如“吃”) - `'t'`: 时间词(如“晚上”属于时间名词) - **作用**: - 过滤掉虚词(如“我”、“在”、“的”等助词、介词) - 提升关键词的质量和可读性 - **示例**:`allowPOS=('n','v')` → 只保留名词和动词 💡 注意:必须确保分词阶段启用了词性标注模块(即 `pseg`),否则 `allowPOS` 无效。 --- ### ✅ `withFlag`(仅 TextRank 支持) - **含义**:是否在结果中显示词语的 **词性标签** - **示例**: ```python jieba.analyse.textrank(text, withFlag=True) # 输出可能是:[('火锅/n', 0.4321), ('晚上/t', 0.3987)] ``` - **用途**: - 调试分词效果 - 验证某个词是否被正确标注为名词或动词 - **生产环境建议设为 `False`**,保持结果简洁 --- ## 四、补充说明:为什么“我”没有被提取? 因为: 1. “我”是代词(词性 `r`),不在 `allowPOS` 列表中; 2. “我”在大多数文本中频繁出现,IDF 值很低; 3. 它不是句子的核心主题,而是主语角色。 同理,“在”是介词(`p`),也被过滤。 --- ## 五、优化建议:加入自定义词典防止切词错误 虽然本句简单,但为了保证“晚上吃火锅”不被误切,我们可以添加复合词: ```python jieba.add_word("晚上吃火锅", freq=200, tag="v") # 视为一个行为短语 jieba._calc_cache() # 清除缓存 ``` 这样可以让 TextRank 更容易识别这个行为模式。 ---
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