NLP- 关键词提取 - 综述
NLP- 关键词提取 - 综述
- 一、关键词提取有以下几种方式
- 二、TF-IDF
- 三、TextRank
- 四、LDA
- 五、word2vec
一、关键词提取有以下几种方式
二、TF-IDF
TF-IDF算法,主要是通过统计方法,评估词对文档的重要性。一个基本思想是,一个词在文档中出现的次数越多,显然这个词会相对更具代表性,但是如果这个词在很多的文档中都有出现,那么他出现次数再多也不具备文档区分能力。所以他的另一个基本思想是如果一个词在越少的文档中多次出现, 则其对文档的区分能力也就越强,而且也具有代表性。
三、TextRank
TextRank算法则可以脱离语料库的基础,仅对单篇文档进行分析就可以提取该文档的关键词。这也是TextRank算法的重要特点。TextRank算法的基本思想源于Google的PageRank算法。
四、LDA
LDA算法,是目前关键词检测技术中最流行的方法之一,每篇文档由不同的词组成的同时,同时也存在多个潜在的主题,比如体育,娱乐,新闻,政治。而每个主题也有属于它的不同的词,比如属于“体育”主题可能会有“足球,篮球,比赛”,属于“娱乐”主题可能会有“明星,电影,唱片”等等。但是一般而言,一篇文章的主要内容最有可能是集中于少数几个主题上,如果每个主题都有所涉及,显然这些主题是无法反映文章重点的。所以,LDA的目的就是在上述条件的基础之上,根据文档中的词来找到文档最可能的几个主题以及其中的词。
五、word2vec
Word2vec算法,主要研究词与词之间的关系,他将所有文本数据集中出现的全部不重复的词都转化成了向量,这种数据格式包含了这个词与其他所有词的相似度,因此我们就可以根据词之间的关系进行分类,通过分类算法得到多个类别的中心词,之后再计算每个类中词语与类别中心的相似度并排序,最后选择最接近的中心的前几个词作为关键词。
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