文章关键词提取
2018-03-08 16:42
225 查看
方法：
1、统计学原来（statistics）
特点：有相应的参照指标
（a）tf-idf:反应不了词汇与内容的关系
（b）pagerank:网格模型，表现比tf-idf好
2、rule（基于规则）
特点：用机器学习的方法，基于语料的，需要有人工标注关键词的文章作为语料，用神经网络进行模型训练。（趋势）
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27889420
1、统计学原来（statistics）
特点：有相应的参照指标
（a）tf-idf:反应不了词汇与内容的关系
（b）pagerank:网格模型，表现比tf-idf好
2、rule（基于规则）
特点：用机器学习的方法，基于语料的，需要有人工标注关键词的文章作为语料，用神经网络进行模型训练。（趋势）
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27889420
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- 搜索引擎自动提取文章关键词原理
- 利用信息熵提取文章关键词
- 文章提取关键词_jieba(IF-IDF/TextRank)
- 提取文章的关键词（一）
- 利用信息熵提取文章关键词
- [笔记] TD-IDF算法 用于提取文章关键词
- 文章关键词人工提取检查
- R文本挖掘-文章关键词提取
- 利用信息熵提取文章关键词
- tf-idf使用-提取文章关键词-搜索文章
- TF-IDF提取文章关键词算法
- 文章关键词提取算法
- 文章关键词在线提取
- 文章关键词提取算法
- 利用信息熵提取文章关键词
- TF-IDF与余弦相似性文本处理：自动提取关键词、找出相似文章
- 利用TF-IDF 提取文章关键词
- TextRank算法提取关键词的Java实现
- TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词
- 【关键词提取】第五篇：候选词生成(下)