hanlp使用自定义词典抽取关键词
1.在data/dictionary/custom/路径下新建文件 myDict.txt.，添加新的单词，单词，词性，词频。并删除当前文件夹下的bin文件， 2.在hanlp配置文件中的CustomDictionaryPath后追加myDict.txt 3.工具类 public ...
原文：数据挖掘：基于Spark+HanLP实现影视评论关键词抽取(1)
. 背景 近日项目要求基于爬取的影视评论信息，抽取影视的关键字信息。考虑到影视评论数据量较大，因此采用Spark处理框架。关键词提取的处理主要包含分词 算法抽取两部分。目前分词工具包较为主流的，包括哈工大的LTP以及HanLP，而关键词的抽取算法较多，包括TF IDF TextRank 互信息等。本次任务主要基于LTP HanLP Ac双数组进行分词，采用TextRank 互信息以及TF IDF ...
2018-11-03 21:53 1 1267 推荐指数：
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HanLP 关键词提取。总结
原理： 依托HanLP的核心词典和自定义词典根据TF*IDF算法计算 每个命名实体和名词短语的得分score，按score倒排返回前面若干个关键词 解释： TF 称为词频，表示词在一篇文档中出现的频率=词在该文档中出现的次数 / 该文档中单词的总数---TF越大，表示该词对文档越重要 DF ...
计算tfidf，关键词抽取---python
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结巴分词5--关键词抽取
作者：zhbzz2007 出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ 1 简介 关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还不支持全文搜索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论文 ...
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摘抄自微信公众号：AI学习与实践 TextRank，它利用图模型来提取文章中的关键词。由 Google 著名的网页排序算法 PageRank 改编而来的算法。 PageRank PageRank 是一种通过网页之间的超链接来计算网页重要性的技术，以 Google 创办人 Larry ...
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Python 结巴分词 关键词抽取分析
关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还不支持全文搜索的时候，关键词就可以作为搜索这篇论文的词语。因此，目前依然可以在论文中看到关键词这一项。 除了这些，关键词还可以在文本聚类、分类、自动摘要等领域中有着重要的作用。比如在聚类时 ...