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关键词作为一篇文档或一个语句的特征笼统，方便了文档或语句的分析作业，尤其对于一篇长文档，抽取出契合需求的关键词调集，能使分析人员更快的找到特征和定位问题。本文就不同的需求列举了几种关键词提取办法。
词数
tf-idf是常用的对文档或语句中的词语进行打分的办法。某个词的tf-idf取值取决于两个因素：词频以及该词的稀有程度。因而，tf-idf描绘了一个词语在所属文档或语句的独有程度。正因为如此，当我根据tf-idf取top词语构成了关键词调集，它反映的是文档或语句独有的特点，或者说亮点。
tf-idf代表的是一起涉及到词频以及该词稀有度的计算模式，有多钟计算公式，词频最常见的计算办法是改词的出现次数/总词数，词稀有度常见计算办法是对文档总数/含有改词的文档数取对数。可根据需求和实践数据的不同调整词频或词稀有度所占权重。
tf-idf还可用于比较文本类似度，作为文本的特征抽取手段进一步做机器学习。
text-rank
text-rank算法首先对每个词语的权重进行初始化，然后根据上述公式对每个词语的权重进行更新直至收敛，受em算法理论支撑。
词数
一个根本的分词筛选办法便是筛掉词数过少的词语，这些词语对大多需求而言更可能是停用词，不论对人工分析还是机器学习都没有意义。该办法可用于对大量的分词结果进行初筛。
tf-idf是常用的对文档或语句中的词语进行打分的办法。某个词的tf-idf取值取决于两个因素：词频以及该词的稀有程度。因而，tf-idf描绘了一个词语在所属文档或语句的独有程度。正因为如此，当我根据tf-idf取top词语构成了关键词调集，它反映的是文档或语句独有的特点，或者说亮点。
tf-idf代表的是一起涉及到词频以及该词稀有度的计算模式，有多钟计算公式，词频最常见的计算办法是改词的出现次数/总词数，词稀有度常见计算办法是对文档总数/含有改词的文档数取对数。可根据需求和实践数据的不同调整词频或词稀有度所占权重。
tf-idf还可用于比较文本类似度，作为文本的特征抽取手段进一步做机器学习。
text-rank
该办法源于page-rank,page-rank是谷歌提出的对网页按照影响力进行排序的算法。相同的，text-rank认为文档或语句中相邻的词语重要性是相互影响的，所以text-rank引入了词语的顺序信息。
text-rank算法首先对每个词语的权重进行初始化，然后根据上述公式对每个词语的权重进行更新直至收敛，受em算法理论支撑。
text-rank筛选出的top关键词调集最能反应整个文档或语句，与tf-idf不同的是，代表整个文档的词调集并不一定是该文档所独有的，所以如果说要找一个办法进行特征抽取的话，tf-idf显然更加适合。
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2025-04-16
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