(文章為本人原創,轉載請注明出處) 做團隊項目的過程中,有一個工作就是要從文本中提取關鍵詞。 我們接收到的文檔的樣子可能就是一個html的文檔,對於這個html文檔,有什么樣的提取其關鍵詞的策略呢? 因為初期做的是一個alpha版本,也就沒有足夠的時間實現一個好的方法,大概說 ...
最近好幾天都沒有更新博客,因為網絡設置崩了,然后各種扎心,最后還重裝電腦,而且還有一些軟件需要重新安裝或者配置,所以煩了好久,搞好電腦之后,老師又布置了一個任務,個人覺得很有趣 判別學校新聞是否是標題黨 雖然我不覺得老師的方法能夠很好地判別標題黨行為,但是也只能開干了 第一步:通過爬蟲獲取學校新聞,這一部分已經在之前的文章中寫過,所以不在重復了,有點不同的是,因為從文本中提取內容列會出錯,有少數文 ...
2019-03-17 22:08 0 1315 推薦指數:
(文章為本人原創,轉載請注明出處) 做團隊項目的過程中,有一個工作就是要從文本中提取關鍵詞。 我們接收到的文檔的樣子可能就是一個html的文檔,對於這個html文檔,有什么樣的提取其關鍵詞的策略呢? 因為初期做的是一個alpha版本,也就沒有足夠的時間實現一個好的方法,大概說 ...
系列文章 ✓ 詞向量 ✗Adam,sgd ✗ 梯度消失和梯度爆炸 ✗初始化的方法 ✗ 過擬合&欠擬合 ✗ 評價&損失函數的說明 ✗ 深度學習模型及常用任務說明 ✗ RNN的時間復雜度 ✗ neo4j圖數據庫 分詞、詞向量 ...
我要把人生變成科學的夢,然后再把夢變成現實。——居里夫人 概述 關鍵詞是代表文章重要內容的一組詞,在文獻檢索、自動文摘、文本聚類/分類等方面有着重要的應用。現實中大量的文本不包含關鍵詞,這使得便捷得獲取文本信息更困難,所以自動提取關鍵詞技術具有重要的價值和意義。 關鍵詞提取分類 ...
這是文本離散表示的第二篇實戰文章,要做的是運用TF-IDF算法結合n-gram,求幾篇文檔的TF-IDF矩陣,然后提取出各篇文檔的關鍵詞,並計算各篇文檔之間的余弦距離,分析其相似度。 TF-IDF與n-gram的結合可看我的這篇文章:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM ...
1.TF-IDF 2.基於語義的統計語言模型 文章關鍵詞提取基礎件能夠在全面把握文章的中心思想的基礎上,提取出若干個代表文章語義內容的詞匯或短語,相關結果可用於精化閱讀、語義查詢和快速匹配等。 采用基於語義的統計語言模型,所處理的文檔不受行業領域限制,且能夠識別出最新出現的新詞語,所輸出 ...
很久以前,我用過TFIDF做過行業關鍵詞提取。TFIDF僅僅從詞的統計信息出發,而沒有充分考慮詞之間的語義信息。現在本文將介紹一種考慮了相鄰詞的語義關系、基於圖排序的關鍵詞提取算法TextRank。 1. 介紹 TextRank由Mihalcea與Tarau於EMNLP'04 [1]提出來 ...
本文只粘代碼,理論方法請參見《基於語義的中文文本關鍵詞提取算法》。 文本預處理部分 1.對於原始文檔,我們要求是中文(包括標點符號),並且文檔的一第句(即第一個全角句號之前的內容)應該是文章的標題。 2.采ISCTCLAS分詞,並標注詞性。 wordseg.cpp #include ...
import jieba.analyse as analyse import matplotlib.pyplot as plt from wordcloud import WordCloud ...