关键词抽取算法TopicRank (关键词抽取算法)

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关键词抽取算法TopicRank

关键词抽取算法TopicRank，旨在从少量文本数据中提取关键消息。

流程如下：1、文本预解决，分词，POS标志，划分出词性有助于后续挑选。

2、候选词挑选，保管最长的名词和描画词序列，确保选用的词具备较高的语义价值。

3、经常使用档次凝聚聚类算法（HAC）聚类候选词，假设两个候选序列有超越25%的堆叠词，则以为它们相似，有助于归并同类概念。

解释HAC聚类算法：这是一种自上而下的聚类方法，经过兼并相似节点来构建聚类树，直至一切节点成为单个聚类。

4、权重计算，权重w（i,j）基于候选关键词ci和cj在文档中的偏移位置倒数计算，构成无向图，节点间有衔接。

5、TopicRank经过图示意文档，主题为顶点，边加权示意语义相关强度，textRank模型调配主题清楚性分数，用于评价每个主题的关键性。

6、textRank排序节点，依据图中的衔接相关对主题启动排序。

7、选用关键词，关于每个主题，选用最具代表性的词，确保关键短语准确笼罩一切主题。

关键词提取战略包含：首先产生的词、产生频率最高的词和集群质心。

质心是最与簇内其余候选词相似的词，确保选用的词能最好地代表整个集群。

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关键词的定义方法

关键词是指在文本中具备特定意义的词汇，它们能够表白文本的主题或关键消息。

在消息检索和文本开掘中，准确地识别和提取关键词关于提高搜查效率和消息检索品质至关关键。

关键词的定义方法多种多样。

其中，词汇表法是一种依据预先设定的词汇表，将文本中的词汇与表中的词汇启动婚配的方法，婚配完成的词汇即为关键词。

统计规律经过统计文本中产生频率较高的词汇，选取具备较高频率和关键性的词汇作为关键词。

词频法并重于选用产生次数较高的词汇作为关键词。

词性规律依据词汇在句子中的词性，如名词、动词、描画词等，选取具备较强主题代表性的词汇作为关键词。

语义剖析规律经过人造言语解决技术，对文本启动语义剖析，提取具备代表性和主题相关的词汇作为关键词。

主题模型规律应用主题模型算法（如潜在语义剖析、潜在狄利克雷调配等），从文本中开掘潜在的主题结构，选取具备较高主题关联度的词汇作为关键词。

人工挑选规律依据畛域专家或钻研人员对文本内容的了解，手动选取能够表白文本主题的关键词。

而联合多种方法规律综合运用多种关键词定义方法，相互补充和验证，提高关键词提取的准确性。

在实践运行中，可以依据详细需求和文本特点，选用适合的关键词定义方法，或联合多种方法启动关键词提取。

例如，在学术论文检索中，可以驳回词汇表法和统计法相联合的模式，既确保关键词的准确性，又提高检索的效率。

而在资讯报道的智能化摘要生成中，或者会经常使用语义剖析法和主题模型法，以确保生成的摘要具备较高的语义分歧性。

总之，关键词定义方法的选用需依据详细运行场景和文本内容的个性灵敏运用。

经过正入选用和综合运用关键词定义方法，可以有效提高消息检索和文本开掘的成果。