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多语种关键词提取:4种方法大比拼 【需求】需要从文本中自动提取关键词,包括短文本(一句话)和长文本(几百字),支持多种语言。 【Python库选项】有以下几种方法可供选择:TF-IDF、RAKE、TextRank和KeyBERT。 目前我尝试了两种方法: [一R] TF-IDF:这是一种经典的关键词提取方法,基于词频统计。优点是速度快,但需要依赖文档集,适用于语料库。对于短文本,通过设置停用词可以显著提升提取效果。在设备配置较低的情况下,这是一个不错的选择。 [二R] KeyBERT:这是基于BERT的关键词提取方法,通过向量化和余弦相似度进行关键词提取。优点是准确度高,关键词长度可控,但缺点是速度较慢。无论是短句还是长文本,KeyBERT都能较好地适配。不过,使用内置的停用词列表可能会存在问题,因此我使用了自己的停用词列表。 另外一些选择: [三R] TextRank:原理与PageRank算法类似,优点是不依赖文档集。但据说更适合长文本,因此我尚未尝试。 [四R] RAKE:待了解,比TextRank快,但效果有待考量。 此外,如果对关键词数量没有要求,可以多提取一些关键词,总会有有用的信息。 带上tag,求大佬指教,日语一点不懂。
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放完烟火,@TF家族-张峻豪吹了个口哨,主打一个丝滑!能量爆炸! 出彩关键词:SHUN 顺 11月4日,「天生出彩潮力派对」,光耀之下,见证风彩。
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GRE阅读7.5-8.5分稳拿攻略 阅读理解的提升离不开词汇量的积累和正确的做题方法。 在听完刘洪波的课程后,我的阅读分数从6~8分波动,主要在7分左右。为了稳定分数,我通过大量练习,最终将分数稳定在7.5-8.5分。 稳定分数的关键因素有两个:一是词汇量的提升,从7000个增加到11000个;二是坚持正确的做题方法。 首先,先做除matching和选标题外的题目,包括选择题、TF题和填空题。这些题目可以同时进行,不要做完所有填空再做TF题,因为可能是交叉出题。 文章阅读时,只读一遍,并分详略阅读。做完每个小题后,留意填空、TF选择题干中的关键词。在读文章时发现关键词或同义词再去做题! 不建议将可替换的词作为关键词,专门去找这个词的位置(文章可能已经用同义词替换了)。 完所有其他题目后,将选标题和matching放在最后做。选标题较简单,读完一段马上选即可;matching较难,需要确保题干中的所有词都能找到同义词。 matching容易出现一个段落出现几个选项关键词的情况,例如“examples of some wild animals”,段落里不仅要提野生动物,也要有具体的例子,不能是家养动物。每个点都要精准无误! 个人认为不稳定的原因有时是做题顺序紊乱,或者只画特殊词,不读文章,导致遗漏题目。读文章是重要的,扫一扫可能就能找到答案。
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