基于分离模型的中文关键词提取算法研究
关键词提取算法研究与评价
关键词提取算法研究与评价关键词提取是信息检索、自然语言处理和文本挖掘等领域中的重要任务，它能够自动从文本中提取出具有代表性和概括性的关键词，对于文章的分类、摘要生成、信息聚类等应用具有重要意义。
本文将对关键词提取算法进行研究与评价，探讨不同算法的优缺点以及应用场景。
一、传统方法1.1 统计方法统计方法是最早被提出并被广泛应用的关键词提取算法之一，它基于文本中的词频、逆文档频率或其它统计度量来评估词语的重要性。
常见的统计方法包括TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和TextRank算法。
TF-IDF算法通过计算词频和逆文档频率的乘积来确定词语的重要性。
它假设文本中出现频率高、在其他文本中出现较少的词语往往是关键词。
然而，TF-IDF算法无法考虑到词语之间的语义关系，容易受到停用词的干扰，因此在一些特定的场景下效果有限。
TextRank算法是一种基于图模型的关键词提取算法，它将文本中的词语作为节点构建图，利用节点之间的边权重来表示词语之间的相关性。
TextRank算法类似于PageRank算法，在图中进行迭代计算，最终得到词语的重要性分数。
相比于TF-IDF算法，TextRank算法能够更好地捕捉到词语之间的语义关系，但也存在着计算复杂度高、依赖于预定义窗口大小等问题。
1.2 语言模型方法语言模型方法利用文本的语言模型推断词语的概率分布，用来衡量词语的重要性。
其中，基于n-gram模型的方法是常见的语言模型方法之一。
基于n-gram模型的方法通过计算词语序列的概率分布来确定关键词。
它将文本中的词语序列作为统计模型的输入，利用上下文的语言信息来推断词语的重要性。
然而，基于n-gram模型的方法可能无法准确捕捉到长距离依赖关系和上下文信息，导致提取的关键词精度有限。
二、深度学习方法2.1 神经网络方法近年来，深度学习方法在关键词提取任务中取得了显著的进展。
Python中的关键词提取
Python中的关键词提取在使用Python进行自然语言处理和文本分析时，关键词提取是一个重要的任务。
关键词提取可以帮助我们从大量的文本中识别出最重要、最具代表性的词汇，从而更好地理解文本的主题和内容。
本文将介绍Python中常用的关键词提取方法及其应用。
一、基于频率的关键词提取方法基于频率的关键词提取方法是指通过统计词语在文本中出现的频率来确定关键词。
常用的方法有TF-IDF和TextRank。
1. TF-IDF（词频-逆文档频率）TF-IDF是一种常用的关键词提取方法，它通过计算词语的词频和逆文档频率来评估词语的重要性。
词频表示词语在文本中出现的频率，逆文档频率表示评估词语在整个文本集合中的重要程度。
2. TextRankTextRank是一种基于图模型的关键词提取算法，它通过构建词语之间的图来挖掘词语之间的关系，并利用PageRank算法计算词语的重要性。
TextRank可以更好地处理长文本和复杂语境下的关键词提取任务。
二、基于语义的关键词提取方法基于语义的关键词提取方法是指通过词语之间的语义关系来确定关键词。
常用的方法有LSA（潜在语义分析）和LDA（隐含狄利克雷分布）。
1. LSA（潜在语义分析）LSA是一种基于奇异值分解的语义分析方法，它通过降维和潜在语义空间的构建来发现词语之间的隐藏语义关系。
LSA可以帮助我们从词语的共现关系中提取出具有语义代表性的关键词。
2. LDA（隐含狄利克雷分布）LDA是一种生成模型，它基于贝叶斯推断从文本中挖掘主题信息。
LDA可以将语料库中的文本按照主题分布进行建模，并通过计算词语在主题中的权重来确定关键词。
三、Python中的关键词提取库Python中有很多优秀的关键词提取库可供使用。
常用的库有jieba、gensim和pytextrank。
1. jiebajieba是Python中常用的中文分词库，它提供了分词和关键词提取的功能。
通过jieba库，我们可以方便地对中文文本进行关键词提取。
关键词提取方法
关键词提取方法关键词提取是信息检索、文本挖掘和自然语言处理等领域一个重要的任务。
在大量的文本数据中，提取关键词可以帮助人们快速了解文本的主题和内容，从而更高效地进行信息查找和分析。
本文将介绍几种常见的关键词提取方法，并探讨它们的优缺点。
1. TF-IDF（词频-逆文档频率）TF-IDF是一种经典的关键词提取方法，它根据词在文档中的出现频率和在整个文集中的逆文档频率来计算每个词的权重。
TF-IDF的核心思想是，一个词在当前文档中出现次数较多，并且在其他文档中出现较少，那么它很可能是关键词。
TF-IDF的计算公式如下：TF-IDF = TF * IDF其中，TF表示词频，即某个词在当前文档中出现的次数。
IDF表示逆文档频率，它衡量了一个词的普遍重要性。
IDF的计算公式如下：IDF = log(N / (n + 1))其中，N表示文档总数，n表示包含该词的文档数。
使用TF-IDF方法可以得到每个词的权重，根据权重进行排名即可得到关键词。
2. TextRank（基于图的排名算法）TextRank是一种基于图的关键词提取方法，它是PageRank算法在文本中的应用扩展。
TextRank通过构建词语之间的共现关系图，并利用图的节点之间的关系进行关键词提取。
TextRank的基本思路是，将文本分为若干个单词或短语作为节点，然后根据它们之间的关系构建图。
共现关系指的是两个单词在文本中同时出现的次数。
利用共现关系，可以计算出每个单词的重要性。
重要性的计算可以使用PageRank算法，即根据每个节点与其他节点之间的连接关系进行迭代计算。
TextRank方法的优点是可以在不依赖于外部语料库的情况下进行关键词提取，而且可以捕捉到文本中的词义和上下文信息。
然而，TextRank方法也有一些限制，例如对于长文本的处理效果不如短文本，以及对于同义词和多义词的处理较为困难。
3. LDA（潜在狄利克雷分配）LDA是一种概率图模型，常用于主题建模和文档相似度计算。
关键词提取算法综述及评测比较
关键词提取算法综述及评测比较在信息检索、文本分类、文本摘要以及知识管理等领域中，关键词提取一直是一个重要的问题。
关键词是文本的核心，能够直接反映文本的主题、内容及关键性信息。
在自然语言处理中，关键词提取就是从文本中自动抽取出一些最重要的、最代表性的关键词。
近年来，随着互联网的快速发展以及文本数据的大量积累，关键词提取算法也逐渐得到了广泛的关注和研究。
本文将对目前常见的关键词提取算法进行综述，并针对它们的优缺点进行评测比较。
一、传统的关键词提取算法1. TF-IDF算法TF-IDF算法是一种传统的关键词提取算法，它通过计算词频和逆文档频率来确定一个词汇在文档中的重要性。
具体来说，TF-IDF算法首先将文本分词，并统计每个词汇在文档中的出现频率。
然后，根据出现频率计算每个词汇的TF值。
最后，根据逆文档频率（一个词汇在整个文集中出现次数的倒数）和词汇的TF值，计算每个词汇的TF-IDF值，以此来确定每个词汇在文档中的重要性。
2. TextRank算法TextRank算法是一种图排序算法，适用于自然语言处理中的文本关键词提取、文本摘要、文本分类等应用。
TextRank算法同样将文本分词，并将每个词汇看作图中的一个节点。
然后，将同一句子中的所有词汇间连一条边，根据它们之间的共现关系构建一个无向加权图。
之后，根据图中节点之间的关系，计算每个词汇的PageRank值，以此确定每个词汇的重要性。
3. LDA主题模型LDA主题模型是一种基于概率分布的文本关键词提取算法。
该算法首先将文本分词，并将每个词汇向量化。
然后，根据词汇之间的相关性，计算每个词汇相应的主题分布表示。
最后，根据主题分布，确定每个词汇的重要性。
二、新兴的关键词提取算法1. 基于深度学习的模型随着深度学习技术的不断发展，深度学习模型在文本关键词提取中也被广泛应用。
目前，已经有很多基于深度学习的模型，如TextCNN、Attention-Based TextCNN等，这些模型通过卷积神经网络和注意力机制等方式，对文本进行建模和提取，能够较好地处理不同类型的文本数据。
大数据分析中的关键词提取方法研究
大数据分析中的关键词提取方法研究随着互联网技术的快速发展和数据采集、存储技术的逐渐成熟，大数据分析已成为目前最热门的领域之一。
在大数据分析过程中，关键词提取是非常重要的一项工作，它可以帮助我们从大量的文本数据中提取出与我们所关注的话题相关的关键词，为我们的决策提供有力的支持。
本文将从大数据分析中的关键词提取方法出发，详细探讨几种常见的关键词提取方法及其优缺点，并对其应用领域进行分析，为读者提供一些有益的参考和思考。
一、基于TF-IDF算法的关键词提取方法TF-IDF是一种常用的文本处理算法，它可以用来评估一篇文章中一个词的重要性。
这个算法流行于信息检索和文本数据挖掘领域。
TF-IDF算法的核心思想是：一个词的重要性与它在文章中出现的频率成正比，与它在语料库中出现的频率成反比。
在应用TF-IDF算法进行关键词提取时，我们首先需要建立一个语料库，其中包含大量与我们所关注话题相关的数据。
然后，我们计算出每个词在语料库中的出现频率，以及在当前文章中的出现频率，最后使用TF-IDF公式来计算每个词的重要性，将其排序后，即可得到文章中的关键词。
此方法的优点在于对文章的长度没有限制，可以处理任意长度的文章，并且可以应用于各种类型的文本数据。
缺点是该算法不能捕捉到上下文相关性，即同一词汇在不同上下文中的含义可能不同，容易导致关键词提取的错误和不准确。
二、基于LDA主题模型的关键词提取方法LDA是一种经典的主题模型，它可以用来发现隐藏在文本数据中的主题。
基于LDA算法的关键词提取方法是先通过LDA算法抽取出一篇文章的主题词，然后根据主题词的权重来提取出文章的关键词。
与TF-IDF算法相比，LDA算法能够更好地捕捉到文本数据中的关联性和上下文相关性，从而提高了关键词的准确率。
但是，由于LDA模型的训练时间较长，且对语料库的质量要求较高，因此该方法在大规模数据分析中的效率和可行性受到了一定的限制。
三、基于文本聚类的关键词提取方法文本聚类是一种数据挖掘技术，它可以将大量文本数据分成多个类别，每个类别中的文本数据具有相似的特征。
文本关键词提取算法
⽂本关键词提取算法1.TF-IDF2.基于语义的统计语⾔模型⽂章关键词提取基础件能够在全⾯把握⽂章的中⼼思想的基础上，提取出若⼲个代表⽂章语义内容的词汇或短语，相关结果可⽤于精化阅读、语义查询和快速匹配等。
采⽤基于语义的统计语⾔模型，所处理的⽂档不受⾏业领域限制，且能够识别出最新出现的新词语，所输出的词语可以配以权重。
3.TF-IWF⽂档关键词⾃动提取算法针对现有TF-IWF的领域⽂档关键词快速提取算法.该算法使⽤简单统计并考虑词长、位置、词性等启发性知识计算词权重,并通过⽂档净化、领域词典分词等⽅法提⾼了关键词提取的速度及准确度.对523篇学⽣⼼理健康领域⽂档的实验结果表明,该算法提取的⽂档关键词质量优于TF-IDF⽅法,且能在 O(n)时间内完成.4.基于分离模型的中⽂关键词提取算法研究关键词提取在⾃动⽂摘、信息检索、⽂本分类、⽂本聚类等⽅⾯具有⼗分重要的作⽤。
通常所说的关键词实际上有相当⼀部分是关键的短语和未登录词,⽽这部分关键词的抽取是⼗分困难的问题。
该⽂提出将关键词提取分为两个问题进⾏处理:关键单词提取和关键词串提取,设计了⼀种基于分离模型的中⽂关键词提取算法。
该算法并针对关键单词提取和关键词串提取这两个问题设计了不同的特征以提⾼抽取的准确性。
实验表明,相对于传统的关键词提取算法,基于分离模型的中⽂关键词提取算法效果更好。
5.基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取算法关键词提取是中⽂信息处理技术的热点和难点，基于统计信息的⽅法是其中⼀个重要分⽀。
本⽂针对基于统计信息关键词提取⽅法准确率低的问题，提出基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取算法。
算法通过依据⼩词典的快速分词、⼆次分词、⾼维聚类及关键词甄选四个步骤实现关键词的提取。
理论分析和实验显⽰，基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取⽅法具备更好的稳定性、更⾼的效率及更准确的结果。
6.基于语义的中⽂⽂本关键词提取(SKE)算法为克服传统关键词提取算法局限于字⾯匹配、缺乏语义理解的缺点，提出⼀种基于语义的中⽂⽂本关键词提取(SKE)算法。
自然语言处理中的关键词提取技术
自然语言处理中的关键词提取技术关键词提取技术是自然语言处理（NLP）领域的一项重要技术，它可以从给定的文本中自动识别和提取出最关键的单词或短语。
这些关键词通常代表了文本的主要主题或内容，能够为文本的分类、摘要生成、信息检索等任务提供重要的支持。
下面将介绍几种常用的关键词提取技术及其应用。
1. 基于词频统计的关键词提取基于词频统计的关键词提取技术是最简单和最常见的方法之一。
它通过统计文本中每个词出现的频率来判断其重要性，频率越高的词往往越重要。
例如，可以使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法来计算词语的权重，从而确定关键词。
TF-IDF算法将词频与逆文档频率相乘，逆文档频率指的是包含某个词的文档的数量的倒数，用于衡量一个词的普遍程度。
2. 基于文本语义的关键词提取基于文本语义的关键词提取技术利用自然语言处理和机器学习算法来识别文本中具有语义重要性的词语。
这种方法通常需要依赖大量的语料库进行训练和学习，以获取单词和句子的语义信息。
常用的算法包括隐含狄利克雷分布（LDA）和词嵌入（word embedding）模型。
LDA算法通过对文本进行主题建模，将文本中的词语分配到不同的主题中，提取其中与主题相关的关键词。
词嵌入模型则将词语表示为高维向量，通过计算词向量之间的相似度来确定关键词。
3. 基于网络结构的关键词提取基于网络结构的关键词提取技术利用文本中词语之间的关系来确定关键词。
这种方法通常使用图论和网络分析的方法来构建词语之间的关系网络，然后利用图算法来找出网络中的关键节点，即关键词。
例如，TextRank算法使用图论中的PageRank算法确定文本中关键词的重要性。
另一种常见的方法是基于词语共现网络，通过计算词语之间的共现频率和权重来确定关键词。
关键词提取技术在很多NLP任务中都起到了重要的作用。
例如，在文本分类中，可以通过提取关键词来确定文本的主题，进而进行分类。
基于SVM的融合多特征TextRank关键词提取算法
基于SVM的融合多特征TextRank关键词提取算法摘要关键词提取是自然语言处理领域的重要任务，它可以帮助人们快速理解文本内容和进行信息检索。
目前，基于文本特征和图模型的TextRank算法在关键词提取领域取得了良好的效果。
单一特征的算法在处理特定类型的文本时往往会失效。
本文提出了基于SVM的融合多特征TextRank关键词提取算法，在多特征融合的基础上，利用SVM进行关键词提取的二分类任务训练，以提高关键词提取的准确性和鲁棒性。
实验结果表明，所提出的算法在多个数据集上均取得了较好的效果，可以有效地提取关键词。
1.引言关键词提取是自然语言处理领域中的一项基础性任务，它能够从文本中自动提取出表征文本主题的重要词汇，对于文本的理解和检索具有重要意义。
近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的关键词提取算法被提出，并在各种场景下得到了应用。
目前，基于图模型的TextRank算法是关键词提取领域的研究热点之一。
TextRank算法利用图的节点和边来表示文本的语义信息，通过计算节点之间的权重来实现关键词提取。
其优点在于简单高效，可以适用于不同类型的文本。
TextRank算法也存在着一些限制，例如在处理特定类型的文本时效果不佳，无法充分利用文本的多维特征信息等。
为了克服这些限制，研究人员提出了基于SVM的融合多特征TextRank关键词提取算法。
该算法结合了多种文本特征，如TF-IDF、词性标注、句法分析等，通过融合多特征信息以及利用SVM进行关键词提取的二分类任务训练，从而提高了关键词提取的准确性和鲁棒性。
2.相关工作关键词提取是自然语言处理领域一个被广泛研究的课题。
传统的关键词提取方法主要基于统计和规则匹配，如TF-IDF、TextRank等。
随着深度学习技术的兴起，基于神经网络的关键词提取方法也越来越受到关注，例如基于LSTM的关键词提取算法。
3.基于SVM的融合多特征TextRank关键词提取算法基于SVM的融合多特征TextRank关键词提取算法主要包括三个步骤：特征提取、多特征融合和SVM训练。
数据挖掘中的关键词提取技术
数据挖掘中的关键词提取技术数据挖掘是一门利用计算机技术找出数据中潜在的规律、趋势和模式的学科。
而关键词提取技术则是其中的一个重要分支，它可以将海量的文本数据中最为关键的词语提取出来，是进行文本分析和搜索的重要工具。
一、关键词提取的原理关键词提取是通过一系列的算法和模型，从海量数据中提取出最为关键的词语或短语。
它可以基于文本的语法、词频等特征进行分析，也可以利用机器学习等技术进行建模和预测。
一般来说，关键词提取可以分为两种类型：基于频率的提取和基于语义的提取。
前者是根据词语的出现频率进行提取，因此对于常出现的词语可能会被误判为关键词；而后者则是通过对文本进行语义分析，从中提取出描述文本主题的词语或短语，更为准确。
二、常用的关键词提取算法1. TF-IDF算法：TF-IDF算法是基于词频-逆文档频率的算法，它通过计算一个词语出现的频率与它在文本库中出现的频率之比，来衡量一个词语的重要性。
在TF-IDF算法中，一个词语在文本中出现的频率越高，同时在整个文本库中出现的频率越低，其重要性就越高。
2. LDA主题模型：LDA是一种基于贝叶斯概率模型的主题模型。
它通过对文本进行分析，找到其中隐藏的主题，进而提取出最为相干和重要的关键词。
LDA算法可以对文本进行有监督和无监督学习，具有较高的灵活性和准确性。
3. 基于语义的提取算法：基于语义的提取算法主要是通过自然语言处理技术，对文本进行分词、词性标注、命名实体识别等处理，进而进行语义分析和关键词提取。
这类算法可以更准确地反映文本主题的实质，但对于复杂的文本数据，计算成本相对较高。
三、关键词提取的应用在实际的工作中，关键词提取技术被广泛应用于文本分析、搜索引擎优化、推荐系统等领域。
例如，在搜索引擎中，关键词提取可以帮助搜索引擎更准确地理解用户的搜索意图，提升搜索结果的精度和相关性；在舆情分析中，关键词提取可以帮助分析人员快速抓取到舆情信息中的重要内容，从而做出更加有针对性的反应。
中文关键词提取的方法与工具介绍
中文关键词提取的方法与工具介绍随着互联网时代的到来，信息爆炸的现象愈发明显。
在海量的中文信息中，如何快速准确地提取出关键词，对于信息的分类、检索和分析具有重要意义。
本文将介绍中文关键词提取的方法与工具，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、中文关键词提取的方法1. 统计方法统计方法是中文关键词提取中最常用的方法之一。
它基于词频和词性等统计信息，通过计算词语在文本中的出现频率和权重来确定关键词。
常见的统计方法有TF-IDF（词频-逆文档频率）算法和TextRank算法。
TF-IDF算法通过计算词频和逆文档频率来衡量一个词语在文本中的重要程度。
词频指的是一个词语在文本中出现的次数，逆文档频率则是指一个词语在整个语料库中出现的频率的倒数。
TF-IDF算法能够有效地提取出高频率、低文档频率的词语作为关键词。
TextRank算法是一种基于图模型的排序算法，它通过将文本中的词语构建成一个有向图，利用词语之间的关系来计算每个词语的重要程度。
TextRank算法采用迭代计算的方式，通过不断更新词语的权重，最终得到关键词。
2. 语义方法语义方法是一种基于词语之间的语义关系来提取关键词的方法。
它通过分析词语的上下文信息和语义关联性来确定关键词。
常见的语义方法有基于词向量的方法和基于知识图谱的方法。
基于词向量的方法利用词向量模型（如Word2Vec、GloVe等）将词语映射到一个高维向量空间中，通过计算词语之间的相似度来提取关键词。
这种方法能够捕捉到词语之间的语义关系，提高关键词提取的准确性。
基于知识图谱的方法则是利用大规模的知识图谱，通过分析实体之间的关系和属性来提取关键词。
这种方法能够将关键词与领域知识相结合，提高关键词的语义准确性。
二、中文关键词提取的工具1. Jieba分词Jieba分词是一款开源的中文分词工具，它能够将中文文本切分成一个个词语。
Jieba分词提供了多种分词模式，包括精确模式、全模式和搜索引擎模式，可以根据需求选择合适的模式进行分词。
自然语言处理中的关键词提取技术详解
自然语言处理中的关键词提取技术详解自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要研究方向。
随着互联网的快速发展，海量的文本数据产生了巨大的信息价值，而关键词提取技术正是为了从这些文本数据中提取出有用的信息而应运而生。
关键词提取是指从文本中抽取出最能代表该文本主题的词语或短语。
它在信息检索、文本分类、文本摘要等领域有着广泛的应用。
下面将详细介绍几种常见的关键词提取技术。
1. 词频统计法词频统计法是最简单直接的关键词提取方法之一。
它通过统计文本中每个词语出现的频率来判断其重要性。
一般来说，出现频率高的词语往往更能代表文本的主题。
然而，仅仅依靠词频进行关键词提取容易受到停用词（如“的”、“是”等）的干扰，因此需要进行一定的预处理和筛选。
2. TF-IDF算法TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的关键词提取算法。
它综合考虑了词频和文档频率两个因素。
词频表示某个词在文本中的出现次数，文档频率表示该词在整个文档集合中出现的文档数。
TF-IDF算法通过计算词频和文档频率的乘积来评估词语的重要性，从而得到最具代表性的关键词。
在实际应用中，还可以通过设定阈值来筛选关键词。
3. 基于语义的关键词提取基于语义的关键词提取方法通过分析词语之间的语义关系来判断其重要性。
其中，词向量模型是一种常用的语义表示方法。
词向量模型通过将词语映射到一个高维空间中的向量表示，使得具有相似语义的词在向量空间中距离较近。
基于词向量模型的关键词提取方法可以利用词语之间的相似度来评估其重要性，从而提取出更具语义相关性的关键词。
4. 基于机器学习的关键词提取近年来，随着机器学习的迅猛发展，基于机器学习的关键词提取方法也得到了广泛应用。
这类方法通过训练模型来学习文本中关键词的特征和规律，然后利用训练好的模型来进行关键词提取。
【毕业论文】基于改进的TFIDF关键词自动提取算法研究
学校代号*****学号************分类号TP391密级硕士学位论文基于改进的TFIDF关键词自动提取算法研究学位申请人杨凯艳指导教师刘任任教授刘新副教授学院名称信息工程学院学科专业计算机科学与技术研究方向自然语言处理二〇一五年五月五日Research on Automatic Keyword Extraction Algorithm Based on ImprovedTFIDFCandidate Yang KaiyanSupervisor and Rank Professor Liu Renren Associate professor Liu XinCollege College of Information EngineeringProgram Computer Science and TechnologySpecialization Natural Language ProcessingDegree Academic MasterUniversity Xiangtan UniversityDate May5，2015湘潭大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权湘潭大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要传统TFIDF算法的不足存在于两方面：文本内部，忽略了特征项的除词频外的其他特征对词语重要程度的表现力；文本外部，没有考虑特征项与文本集合类别的依存关系。
自然语言处理中的关键词提取算法教程
自然语言处理中的关键词提取算法教程自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一门研究人机之间自然语言交流的科学与技术。
其中，关键词提取是NLP的一个重要任务，它可以从文本中自动提取出具有重要意义的关键词或短语，帮助我们理解和总结大量文本的内容。
关键词提取算法主要分为基于统计的算法和基于语义的算法。
在本文中，我们将介绍几种常见的关键词提取算法，并给出其原理和实现方法。
1. 基于统计的关键词提取算法1.1 TF-IDFTF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种常用的关键词提取算法。
它通过计算单词在文档中的出现频率和在语料库中的逆文档频率来评估单词的重要性。
具体而言，TF-IDF算法首先计算词频(Term Frequency, TF)，即某个单词在文档中出现的频率。
然后，计算逆文档频率(Inverse Document Frequency, IDF)，即语料库中包含该单词的文档数的倒数的对数。
最后，将两者相乘得到TF-IDF得分。
TF-IDF算法的关键在于计算单词的逆文档频率。
一种常见的计算方法是使用语料库中的文档数除以包含该单词的文档数的比值的对数。
这样，当一个单词在大部分文档中出现时，其TF-IDF得分会更低。
1.2 TextRankTextRank是一种基于图模型的关键词提取算法。
它通过构建单词之间的共现关系图，然后使用图算法对单词进行排序，从而得到关键词。
具体而言，TextRank算法首先将文本中的单词作为节点构建图，然后根据单词之间的共现关系建立边。
共现关系可以通过使用窗口大小来定义，即在窗口内同时出现的单词之间建立边。
接下来，通过迭代计算每个单词的分数，直到收敛为止。
TextRank算法的关键在于通过图算法计算单词的重要性分数。
常见的图算法包括PageRank和HITS算法。
对于关键词提取任务，TextRank通常使用PageRank算法进行计算。
信息检索中的关键词提取算法研究
信息检索中的关键词提取算法研究在信息检索中，关键词提取算法是非常重要的一环，它可以帮助我们从庞杂且混杂的信息中提取出与我们需要的信息相关的信息。
因此，近年来，关键词提取算法的研究备受关注。
一、关键词提取算法的发展历程关键词提取算法是从文献自动分类（LAC）和文本自动分类（TAC）的发展中逐步演变而来的。
文献自动分类主要是利用文献标引中提供的文献主题词或关键词进行分类，而文本自动分类则是利用文本内容、特征等进行分类。
随着信息量的不断增加，LAC和TAC已无法满足信息快速检索的需求，关键词提取算法应运而生。
二、关键词提取算法的研究现状目前，关键词提取算法的研究以基于语言模型、基于统计学习和基于人工神经网络等为主要研究方向。
基于语言模型的关键词提取算法主要是利用自然语言处理技术对文本内容进行分析，提取出文本中的关键词。
其中，TF-IDF算法是一种常见的基于语言模型的算法，通过计算文本中每个词项的词频和逆文本频率来计算每个词项的权重，从而实现关键词提取。
基于统计学习的关键词提取算法主要是通过机器学习算法对文本进行分类，从而实现关键词提取。
其中，支持向量机（SVM）是一种常见的分类算法，它可以根据已有的文本数据对文本进行分类，并提取出关键词。
基于人工神经网络的关键词提取算法主要是利用人工神经网络对文本进行训练和分类，从而实现关键词提取。
其中，神经网络在实现关键词提取方面具有较高的准确性和稳定性，但其计算时间和资源消耗较大。
三、结语关键词提取算法是信息检索领域非常重要的一部分，其研究可以帮助人们从海量的信息中快速准确地提取出关键信息。
未来，随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展，关键词提取算法将会实现更加智能化和高效化，为我们带来更加便捷的信息检索服务。
基于数据挖掘的文本关键词提取技术研究
基于数据挖掘的文本关键词提取技术研究随着互联网时代的到来，人们在日常生活中越来越离不开网络和各种信息技术。
在这个信息爆炸的时代，为了更好地从海量的信息中获取有用的信息，文本关键词提取技术应运而生。
文本关键词提取技术是信息检索、文本分类、舆情分析等领域的基础技术，其作用不言而喻。
本文将围绕基于数据挖掘的文本关键词提取技术展开探究。
一、基于数据挖掘的文本关键词提取技术文本关键词提取技术的主要任务是从文本中自动提取出最能够代表文本内容的若干关键词。
这些关键词可用于描述该文本的主题、情感、目的等。
传统的文本关键词提取技术通常是基于语言学、统计学和信息学等理论来处理语料库。
这些方法存在一些局限，例如，无法准确抽取出多义词和歧义词，无法处理文本之间的关联性等。
而基于数据挖掘的文本关键词提取技术则是一种基于大规模数据分析的方法，可以更好地克服传统方法的局限性。
它可以使用机器学习等技术从海量文本中挖掘出隐藏在其中的模式和规律，并根据这些模式和规律来提取文本关键词。
因此，基于数据挖掘的文本关键词提取技术具有更高的准确性和精度。
二、主要研究方法1. TF-IDFTF-IDF是一种基于统计学的文本关键词提取方法，它的主要思想是计算一个词在文档中的重要程度。
简单来说，它就是对一个词的出现频率进行加权，其中，词频（TF）越高表示该词在文本中越重要，而逆文档频率（IDF）则表示该词在语料库中的普遍程度。
因此，TF-IDF的计算公式为 TF * IDF。
2. LDALDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种基于主题模型的文本关键词提取方法，它采用概率模型来挖掘出文档中的主题分布情况，然后利用这些主题来提取文本关键词。
LDA的主要思想是将文档中的单词按照不同的主题进行划分，使得每个主题都可以用一些单词来描述。
而文档中的每个单词都是由主题和该主题下的概率共同决定的。
因此，LDA可以很好地处理多义词和歧义词等问题。
大数据分析中的关键词提取方法研究
大数据分析中的关键词提取方法研究随着互联网和物联网的发展，数据量呈爆炸式增长。
如何从海量的数据中提取有用的信息，成为各大企业、科研机构和政府部门关注的焦点。
其中一个重要的研究方向就是关键词提取。
本文将介绍大数据分析中的关键词提取方法、技术流程、应用场景以及未来发展趋势。
一、方法分类1. 基于频率统计法这是最简单、最直观的关键词提取方法。
通过对文本中每个单词的出现频率进行统计，筛选出具有较高频率的单词作为关键词。
这种方法在短文本中效果较好，但长文本中存在一些问题，如多义词、同义词、停用词等。
2. 基于TF-IDF算法TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）即词频-逆文档频率，是一种统计方法，用于评估一个单词在文档集合中的重要程度。
TF指的是一个词在文本中出现的频率，IDF指的是一个词在文本集合中出现的文档频率的倒数。
通过对文本进行分词、计算TF-IDF值，并选取值较高的单词作为关键词。
这种方法可以解决基于频率统计法中的多义词、同义词问题。
3. 基于机器学习算法基于机器学习算法的关键词提取方法分为监督学习和非监督学习两种。
监督学习需要有标注数据作为训练集，通过训练模型预测文本中的关键词。
非监督学习则是不需要标注数据，通过聚类、分类、降维等算法提取文本特征，再基于这些特征进行关键词提取。
这种方法可以应对基于统计方法中存在的停用词、无法准确标注关键词等问题。
二、技术流程大数据分析中的关键词提取流程如下：1. 数据采集：从各种渠道收集、爬取数据，包括各类网页、日志、社交媒体等。
2. 数据预处理：对采集的数据进行清洗、去重、格式化等处理，保证后续分析的准确性和有效性。
3. 分词处理：将预处理后的文本进行分词处理，通常采用中文分词器或英文分词器。
4. 特征选择：将分词后得到的词汇进行特征选择，采用的方法包括基于频率统计法、TF-IDF算法和机器学习算法。
文本挖掘中的关键词抽取算法技巧
文本挖掘中的关键词抽取算法技巧在文本挖掘中，关键词抽取是一项重要的任务，它可以帮助我们从大量的文本数据中提取出与主题相关的关键词，进而提高信息的检索和分类效率。
本文将介绍文本挖掘中的关键词抽取算法技巧，并探讨它们的应用。
一、基于统计的关键词抽取算法基于统计的关键词抽取算法是一种常见而有效的方法，它利用词频和共现关系等统计信息来判断关键词的重要性。
1. TF-IDF算法TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法是最常用的关键词抽取算法之一。
它通过计算词频和逆文档频率来评估一个词对于文档的重要性，词频表示某个词在文档中的出现频率，逆文档频率表示该词在整个语料库中的重要程度。
2. TextRank算法TextRank算法是一个图算法，它利用词语之间的关系构建图模型，并通过迭代计算来评估词语的重要性。
它类似于PageRank算法，通过计算词语之间的相似度和重要性来确定关键词。
二、基于机器学习的关键词抽取算法除了基于统计的算法，还有一些基于机器学习的关键词抽取算法，它们利用机器学习模型来识别和抽取关键词。
1. 词性标注与过滤词性标注是将文本中的每个词语标注为相应的词性，例如名词、动词、形容词等。
通过词性标注，我们可以根据不同的任务需求，过滤掉一些不相关的词语，从而提取出与主题相关的关键词。
2. 基于模式的抽取基于模式的抽取算法是一种利用特定的规则或模式来抽取关键词的方法。
例如，我们可以利用正则表达式来抽取符合某种模式的词语，如专有名词、特定短语等。
三、基于深度学习的关键词抽取算法近年来，随着深度学习的发展，基于深度学习的关键词抽取算法也得到了广泛应用。
1. 基于循环神经网络的抽取循环神经网络（RNN）是一种可以处理序列数据的神经网络模型，在关键词抽取中可以使用RNN模型来学习词语之间的上下文信息，从而更准确地抽取关键词。
2. 基于注意力机制的抽取注意力机制（Attention Mechanism）是一种可以对序列数据进行加权处理的方法，它可以让模型更关注重要的词语。
数据科学中的关键词提取技术
数据科学中的关键词提取技术随着大数据时代的到来，数据科学成为了一个热门的领域，越来越多的机构和企业开始关注数据的价值。
在处理大规模数据时，关键词提取技术起到了重要的作用。
本文将介绍数据科学中的关键词提取技术，并探讨其在不同领域的应用。
一、关键词提取技术的背景和意义在海量的数据中提取出关键信息是数据科学的一个重要任务。
关键词提取技术可以帮助我们从大量的文本中抽取出最具代表性和重要性的关键词，为后续的数据分析和决策提供有价值的参考。
关键词提取技术可以应用于各个领域，比如金融、医疗、航空等。
在金融领域，关键词提取可以帮助分析师快速了解市场动态，发现潜在的投资机会；在医疗领域，关键词提取可以帮助医生快速了解患者的病情，为诊断和治疗提供支持；在航空领域，关键词提取可以帮助航空公司分析乘客的反馈意见，改进服务质量。
二、关键词提取技术的方法和算法关键词提取技术有多种方法和算法，下面将介绍几种常见的方法。
1. 基于统计的方法：这种方法通过统计文本中词语的频率和分布情况来确定关键词。
常见的算法有TF-IDF（词频-逆文档频率）和TextRank。
TF-IDF根据词语在文本中的出现频率和在整个语料库中的出现频率来计算关键词的权重；TextRank 则是基于图论的算法，通过构建词语之间的连接关系来确定关键词。
2. 基于机器学习的方法：这种方法通过训练机器学习模型来提取关键词。
常见的算法有支持向量机（SVM）和朴素贝叶斯分类器。
这些算法可以根据已有的标注数据学习关键词的特征，并对新的文本进行分类和关键词提取。
3. 基于深度学习的方法：这种方法利用深度神经网络模型来提取关键词。
常见的算法有循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。
这些算法可以通过学习文本中的上下文信息来确定关键词。
三、关键词提取技术的应用案例关键词提取技术在各个领域都有广泛的应用。
以下是几个具体的应用案例。
1. 社交媒体分析：关键词提取技术可以帮助分析师了解用户在社交媒体上的兴趣和需求，从而制定更有针对性的营销策略。
使用ChatGPT进行文本关键词提取的技巧分享
使用ChatGPT进行文本关键词提取的技巧分享最近，自然语言处理技术取得了巨大的突破，强大的模型如ChatGPT已经能够生成逼真的文本对话。
然而，对于处理大量文本数据的研究人员和数据分析师来说，关键词提取仍然是一个重要的任务。
在本文中，我将分享使用ChatGPT进行文本关键词提取的一些技巧。
ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于Transformer模型的语言生成模型。
它具备了强大的语义理解能力，能够识别并理解复杂的句子结构和语言表达。
这些特性使得ChatGPT成为一个非常有用的工具，可以被用于文本关键词提取任务。
首先，我们需要明确一下什么是关键词提取。
关键词提取是指从一篇文本中抽取出具有代表性和重要性的词语或短语。
在许多场景中，我们需要从大量的文本数据中提取关键词，以便快速了解文本的主题和内容。
这在信息检索、文本分类和自动摘要等任务中都具有重要的应用价值。
使用ChatGPT进行关键词提取通常可以分为以下几个步骤：1. 数据预处理：在使用ChatGPT之前，我们需要对文本数据进行预处理。
这包括去除文本中的特殊字符、标点符号和停用词等。
同时，我们还需要将文本划分为句子或段落，以便更好地理解文本结构。
2. 文本编码：ChatGPT是一种基于Transformer的语言模型，它需要将文本编码成数值形式才能进行处理。
我们可以使用词嵌入技术，如Word2Vec或GloVe，将文本中的词语转换为向量表示。
这样可以更好地保留词语之间的语义关系。
3. 关键词生成：一旦我们将文本编码为向量表示，我们就可以使用ChatGPT模型进行关键词生成。
简单来说，我们可以将待处理的文本输入到ChatGPT模型中，然后从模型的输出中抽取出关键词。
4. 关键词选择：ChatGPT模型输出的结果可能包含了大量的词语和短语。
为了选择出最相关和有代表性的关键词，我们可以使用一些启发式的方法。
例如，我们可以根据词语的频率和重要性对关键词进行排序，或者使用TF-IDF等统计方法进行评估。
基于机器学习的关键字提取
基于机器学习的关键字提取本文讨论了基于机器学习的关键词提取(MLKE)技术，以及用于生成关键词提取模型的算法层面。
此外，本文还将探讨机器学习在关键字提取中的应用，以及如何使用机器学习有效地提取关键词。
首先，我们介绍机器学习在关键字提取技术中的应用，其主要包括自然语言处理(NLP)和文本挖掘技术。
其中，NLP是用于分析文本内容和结构的技术，它可以通过对文本数据进行分词、词性标注和句法分析来分析文本内容，从而推断出关键词。
文本挖掘是一种通过分析文本数据来发现有用信息的技术，可以使用关键词提取、类别标注、文档聚类和句法分析等方法来提取关键词。
接下来，我们将探讨基于机器学习的关键词提取技术中用于构建关键词提取模型的算法层面。
最常用的机器学习算法是朴素贝叶斯(Naive Bayes)分类器和支持向量机(SVM)分类器。
朴素贝叶斯算法的优点是它的高精度，其缺点是它的低效率，可能不能在大数据集上较快地做出准确的决策。
相反，SVM可以更有效地处理海量数据，提供更好的准确性，但其相对较低的精度是有限的。
最后，我们将讨论如何有效地使用机器学习技术来提取关键词。
为了提高关键词提取精度，可以采用语义分析、情感分析和句法分析等技术，以帮助从文本中获得关键信息和概念，有助于更有效地提取关键词。
此外，利用算法层面支持的线性回归、神经网络等技术也可以有效地进行关键词提取。
本文介绍了基于机器学习的关键词提取技术，以及用于生成关键词提取模型的算法层面。
此外，还探讨了机器学习在关键字提取中的应用，并提出了一些有效的策略，以改善关键词提取的精度。
未来的工作将继续探索更多技术，以加速关键词提取的速度和准确性，并开发更先进的机器学习技术，以期更有效地提高关键词提取技术水平。
本文将使用SWOT分析法来对一个背景项目进行评估。
SWOT分析法是一种将一个项目的优势、劣势、机会和威胁进行整合分析的方法，从而为决策者提供更好的决策依据。
此外，也可以使用此类分析来识别一个项目的外部环境因素，以便为未来决策做准备。
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See discussions, stats, and author profiles for this publication at: /publication/263465399ARTICLE · JANUARY 2009DOWNLOADS 37VIEWS 601 AUTHOR:Zhunchen LuoCDSTIC17 PUBLICATIONS 20 CITATIONSSEE PROFILEAvailable from: Zhunchen LuoRetrieved on: 09 August 2015第23卷 第1期2009年1月中文信息学报J OU RNAL OF CH IN ESE IN FORMA TION PROCESSIN GVol.23,No.1J an.,2009文章编号:100320077(2009)0120063208基于分离模型的中文关键词提取算法研究罗准辰,王挺(国防科学技术大学计算机学院,湖南长沙410073)摘 要:关键词提取在自动文摘、信息检索、文本分类、文本聚类等方面具有十分重要的作用。
通常所说的关键词实际上有相当一部分是关键的短语和未登录词,而这部分关键词的抽取是十分困难的问题。
该文提出将关键词提取分为两个问题进行处理:关键单词提取和关键词串提取,设计了一种基于分离模型的中文关键词提取算法。
该算法并针对关键单词提取和关键词串提取这两个问题设计了不同的特征以提高抽取的准确性。
实验表明,相对于传统的关键词提取算法,基于分离模型的中文关键词提取算法效果更好。
关键词:计算机应用;中文信息处理;关键词提取;关键词串;分离模型;互信息;词串边界参数表中图分类号:TP391.1 文献标识码:AR esearch on the Chinese K eyw ord Extraction Algorithm B ased on Separate ModelsL UO Zhun 2chen ,WAN G Ting(School of Computer ,National University of Defense Technology ,Changsha ,Hunan 410073,China )Abstract :Keyword extraction plays an important role in information retrieval ,automatic summarizing ,text cluste 2ring ,and text classification ,etc.A significant portion of keywords usually extracted are actually key phrases or the words not recorded yet ,which makes the keyword extraction more difficult.This paper argues that the keyword ex 2traction can be treated as two problems :extracting key words and extracting key phrases.A keyword extraction al 2gorithm based on separate models was proposed ,with different features developed for the two mentioned problems so as to improve the accuracy of keywords extracted f rom the Chinese documents.The experiment results show that the proposed algorithm has a better performance compared with the traditional keyword extraction algorithms.K ey w ords :computer application ;Chinese information processing ;keyword extraction ;keyphrases ;separate mod 2el ;mutual information ;word 2sequence boundary投稿日期:2008204218 定稿日期:2008209226基金项目:国家自然科学基金资助项目(60403050);新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET 20620926)作者简介:罗准辰(1984—),男,硕士生,研究方向为自然语言处理;王挺(1970—),男,教授,博士生导师,研究方向为自然语言处理。
1 引言随着信息时代的发展,信息的表达方式日益多样化,其中文本信息是一种不可替代的方式。
随着网络上文本信息的爆炸式增长,手工获取所需的文本信息的难度日益增大,如何提高信息访问的效率成了一个越来越重要的课题。
为了对海量文本信息进行有效地组织和处理,研究人员在自动文摘、信息检索、文本分类、文本聚类等方面进行了大量研究,而这些研究都涉及到一个关键的基础性问题,即如何从文本中提取关键词。
关键词高度概括了文本的主要内容,易于使不同的读者判断出文本是否是自己需要的内容。
不仅如此,由于关键词十分精练,故可以利用关键词以很小的计算代价进行文本相关性度量,从而高效地进行信息检索、文本聚类和分类等处理。
在这方面应用最广泛的还是文本检索。
用户在搜索引擎中输入关键词,系统将出现此关键词的所有文本返回给用户。
国外对于关键词的研究起步较早,已经建立了中文信息学报2009年一些实用或实验系统。
Turney等[1]设计了Gen Ex 系统,它将遗传算法和C4.5决策树机器学习方法用于关键短语的提取;Witten等[2]开发了系统KEA,它采用朴素贝叶斯技术对短语离散的特征值进行训练,获取模型的权值,以完成下一步从文档中提取关键短语的任务。
在实际研究和应用中,通常所说的关键词实际上有相当一部分是短语。
短语比词更具有概括能力,包含的信息更加丰富,研究关键词短语的提取具有更加重要的意义[3]。
Turney和Witten的研究都把文本中连续出现的几个词序列看成候选关键词短语,但并未充分考虑这些词序列是否符合人们习惯认可的短语形式。
一种比较常见的研究方法是通过统计N2gram词性匹配模式的方法来提取关键词短语;另外一个相关的研究领域是Chunk的自动识别,但Anette helt h指出通过自动识别的方法难以获得符合人们习惯的关键词短语,为此她人工总结了56个词性匹配模式,用于英文关键词短语的自动提取[4]。
从国内看,由于汉语语言本身的特点,没有显式的词边界,为关键词自动标引任务又增加了一定的难度。
目前主要的工作包括:基于PA T Tree结构获取新词,并采用互信息等统计方法对文档的关键词进行标引,但获取候选词选用的PA T Tree,它的建立用计算机实现时需要大量的空间消耗[5];李素建等[6]提出的利用最大熵模型进行关键词自动标引的方法,由于特征选择和特征参数估计时不够准确,造成关键词自动标引应用时不够理想;王军[7]提出了一种用于自动标引的文献主题关键词抽取方法,它限于从已标引的结构化语料库中元数据的标题中抽取关键词;索红光等[8]提出了利用《知网》知识库构建词汇链的方法,但这种方法只适用于收录在《知网》中的关键词。
虽然国内外研究关键词提取的方法很多,但存在的难点依然是“关键”的度量与“词”的选择上。
其中对于一些“关键”的度量方法无法应用于短语是研究者普遍遇到的问题。
通常所说的关键词实际上有相当一部分是关键的短语和未登录词,而这部分关键词的抽取是十分困难的问题。
本文提出将关键词提取分为两个问题进行处理:关键单词提取和关键词串提取,设计了一种基于分离模型的中文关键词提取算法。
该算法并针对关键单词提取和关键词串提取这两个问题设计了不同的特征以提高抽取的准确性。
本文第2部分介绍了关键词串的定义以及如何通过互信息与词串参数表识别词串;第3部分结合关键词串的定义详细介绍了基于分离模型的关键词提取算法以及特征选取的问题;第4部分说明了对分离模型进行评估的实验方法;第5部分给出了实验结果,并进行了比较和分析;最后对全文进行了总结。
2 关键词串的定义严格意义上的关键词仅含一个词,而关键词短语至少含两个词,但人们通常习惯把关键词与关键词短语统称为关键词(有时统称为关键短语)。
为了对不同意义的关键词加以区别,我们在本文以“关键单词”表示仅含一个词的关键词,仍然以“关键词”表示通常意义上的关键词,即包括关键单词与关键词短语。
汉语文本中词无天然的分割符,而关键词提取技术大都先依赖词典分词,结果造成一些未登录词被切分成多个词典中的词。
本文把这些未登录词以及短语统称为词串。
汉语中的关键词则可分为关键单词与关键词串。
未登录词与短语有相同的特点,它们在分词时都被切分成由几个词典中的词组成的词序列。
与其他词序列相比,词串在相邻词之间结合更加紧凑。
但未登录词与短语又是不同的,短语有一定的语法结构,而未登录词本质上还是一个词。
基于未登录词与短语的相同点与不同点,本文采用互信息与构造词串边界参数表的方法识别词串。
2.1 互信息互信息M I(Mut ual Information)是统计模型中衡量两个随机变量X和Y之间关联程度的常用参数,它反映了两变量之间结合的紧密程度,互信息越大说明X和Y之间存在比较紧密的二元搭配关系,互信息越小说明X和Y之间基本没有结合关系。
直观上可以根据互信息对任意长度的词序列紧密程度进行度量,具体如下:M I(w1w2w3…w n-1w n)=Min(M I(w1w2),M I(w2w3)…M I(w n-1w n))(1)M I(w i-1w i)=logP(w i-1w i)p(w i-1)×p(w i)(2)p(w i-1w i)=n(w i-1w i)n(w)(3)p(w i-1)=n(w i-1)n(w)(4)p(w i)=n(w i)n(w)(5)461期罗准辰等:基于分离模型的中文关键词提取算法研究 其中M I (w 1w 2w 3…w n -1w n )表示词序列w 1w 2w 3…w n -1w n 的结合的紧密程度,w i 表示词,n (w i )表示w i 在文本中出现次数,n (w )表示文本中的词数。
词串是一种结合紧密的词序列。
如果词序列结合得越紧密,则该词序列越有可能是词串。