从单个文本中提取关键字的四种超棒的方法 用 Python (从单个文本中提取数字)

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• 用 Python 从单个文本中提取关键字的四种超棒的方法
• 3. TextRank
• 经常使用 PubMed Text-Extract 工具提取摘要文本中关键词共存的句子
• 语句中的关键词提取jieba.analyse.extract_tags

用 Python 从单个文本中提取关键字的四种超棒的方法

本文将向你展现四种在Python中从单个文本中提取关键字的有效方法：Rake、Yake、TextRank和KeyBERT。

让咱们逐个了解它们的特点和运行。

Yake是一种无需训练的轻量级关键词提取工具，它基于统计文本特征来识别关键消息。

Yake经过五个特征，如大写解决、词位置、词频、高低文相关和词在句子中的频率，为每个关键词调配得分。

它的Python成功准许你定制参数，如检索的关键词数量和能否经常使用停用词列表。

Rake专一于提取关键短语，它经过宰割文档、去除停用词和剖析单词共现来识别关键内容。

Rake的公式将单词的度（共现频率）除以词频，得出每个候选短语的得分，前三分之一的短语被选为关键词。

3. TextRank

TextRank基于PageRank算法，经过单词共现构建图，对关键字启动排序。

它思考单词在窗口内的共现相关，对文档启动无监视解决，提取出关键消息。

KeyBERT应用SBERT模型生成文档嵌入，并经过余弦相似度找出与文档最相似的关键短语。

这个方法强调了句子级别的相似性，可以生成文档的关键形容。

以上四种方法各具特征，可以依据实践需求选用适宜的工具来提取文档中的关键消息。

经常使用 PubMed Text-Extract 工具提取摘要文本中关键词共存的句子

在动物医学文本开掘畛域，PubMed摘要剖析具备关键意义。

Hiplot新推出的在线工具Pubmed Text-Extract，专为简化PubMed摘要剖析流程而设计，其配置包括格局化摘要、精准提取关键词相关句子以及挑选相关URL链接。

经常使用该工具时，用户只有输入PubMed检索词和特定的关键词（例如基因名和相关表型），工具便能启动剖析。

例如，假设你对某种基因的表型预测感兴味，可以输入相关基因名作为关键词。

工具解决后的结果文件将蕴含关键消息，如Keywords列列出了文本中检测到的关键词，如[algorithm,model]。

Correlation列则详细记载了关键词及其产生的详细句子，如“基于支持向量机算法（SVM）和生化编码打算，m5UPred在5折交叉验证和独立测试数据集上体现出良好的预测性能，AUC值超越0.954。

”此外，URLs列会展现提取的相关URL链接，如[/xiaoyulu95/S...]，供用户进一步探求或援用相关资料。

语句中的关键词提取jieba.analyse.extract_tags

关键词提取在Python中理论触及到文本解决，而_tags是成功这一配置的罕用工具。

在给出的代码示例中，导入了模块，并经常使用其extract_tags函数启动关键词提取。

这段代码的指标是剖析文本“我想学python去成功数据剖析名目。

”，并前往前五个关键词及其权重。

代码中，topK参数用于设定前往的关键词数量，与A选项相符。

withWeight参数则选择能否前往关键词的权重，对应B选项。

topK=n时，实践前往的关键词数量为n，而非n+1，所以C选项表述失误。

最后，allowPOS参数为空，示意不启动词性的过滤，合乎D选项的形容。

在疑问解析局部，解释了代码配置及口头结果。

答案指出选项C表述失误。

经过了解代码和解析疑问，咱们可以得悉，关键词提取是文本剖析的基础步骤，能协助咱们极速识别文本中的关键消息。

把握这一技术关于数据剖析师、人造言语解决畛域从业者来说至关关键。