关键词的定义方法 (关键词的定义和作用)

本文目录导航：

• 关键词的定义方法
• 如何深刻易懂地解释编译原理中语法剖析的环节
• 潜在语义剖析（Latent semantic analysis）

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，婚配成功的词汇即为关键词。

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

词频法侧重于选用发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处置技术，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。

如何深刻易懂地解释编译原理中语法剖析的环节

分红词法剖析，语法剖析（LL算法，递归降低算法，LR算法），语义剖析，运转时环境，两边代码，代码生成，代码提升这些局部。

其实如今很多编译原理的教材都是依照85,86出版的那本龙书来布置教学内容的，所以那本龙书的内容格局简直成了如今编译原理教材的定式，包含国际的教材也是如此。

普通来说，大学外面的本科教学是无法能把下面的一切局部都仔细讲完的，而是比拟侧重于前面几个局部。

像代码提升那局部物品，就像个无底洞一样，假设要仔细讲，就是独自开一个学期的课也无法能讲得清楚。

所以，普通关于本科生，对词法剖析和语法剖析把握需要就相对要高一点了。

词法剖析相对来说比拟便捷。

或者是词法剖析程序自身成功起来很便捷吧，很多没有学过编译原理的人也雷同可以写出各种各样的词法剖析程序。

不过编译原理在解说词法剖析的时刻，重点把正则表白式和智能机原理加了出去，而后以一种非常规范的模式来解说词法剖析程序的发生。

这样的做法情理很显著，就是要让词法剖析从程序回升到通常的境地。

语法剖析局部就比拟费事一点了。

如今普通有两种语法剖析算法，LL自顶向下算法和LR自底向上算法。

LL算法还好说，到了LR算法的时刻，艰巨就来了。

很多自学编译原理的都是遇到LR算法的了解成疑问后就丢弃了自学。

其实这些物品都是只需大家了解就可以了，又不是像词法剖析那样非得自己写进去才算真正的会。

像LR算法的语法剖析器，普通都是用工具Yacc来生成，通常中齐全没有比拟自己来成功。

关于LL算法中不凡的递归降低算法，由于其通常十分便捷，那么就应该需要每个在校生都能自己写。

当然，如今也有不少好的LL算法的语法剖析器，不过要是换在非C平台，比如Java,Delphi,你不能运用YACC工具了，那么你就只要自己来写语法剖析器。

潜在语义剖析（Latent semantic analysis）

潜在语义剖析（LSA）是文本开掘畛域中的一个关键工具，旨在提醒文本中潜在的语义结构。

要了解LSA，首先要了解词向量、话题向量空间及其在文本示意中的运行。

词向量将文本中的单词映射到实数空间中，用以捕捉词汇之间的语义相关。

详细而言，将一切文本和单词映射到一个m*n矩阵X，其中X[i][j]示意单词j在文本i中的发生频率或权重，通常驳回TF-IDF（词频-逆文档频率）计算。

计算两个词向量的余弦值可以权衡文本间的语义相似度，直观上，独特发生的单词越多，语义越相似。

但是，一个词或者在不同语境下示意不赞同义，单纯基于词向量的相似度或者不准确。

为处置这一疑问，引入了话题向量空间的概念。

假定文本共有k个主题，每个主题对应m维向量，示意该主题内单词的独特特色。

将一切文本投射到这个话题向量空间，构成m*k的单词-话题矩阵T。

经过将文本向量在话题向量空间中示意，可以更片面地捕捉文本的主题结构。

进一步，LSA经过矩阵合成技术将文本示意为话题和文本的乘积，即X≈TY，其中T为单词-话题矩阵，Y为话题-文本矩阵。

奇特值合成（SVD）是成功这一指标的一种方法，它将词向量矩阵合成为话题向量空间和文本在该空间的示意。

除了奇特值合成，非负矩阵合成（NMF）也被用于LSA。

给定非负矩阵X，找到两个非负矩阵W和H，使得X≈WH，其中W示意话题矩阵，H示意文本示意矩阵。

NMF经过迭代提升环节来找到最佳合成，具备正则化成果，有助于发现隐含的语义结构。

LSA及其相关算法提供了对文本语义结构的深化了解，为消息检索、文本聚类和主题建模等畛域提供了有效工具。

经过合成文本示意，LSA能够提醒暗藏的主题，增强语义相似度计算的准确性，促成文本剖析义务的高效口头。