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tf idf 关键词下载_tfidf关键词提取(2024年12月最新版)

内容来源：我赢网所属栏目：新闻更新日期：2024-12-01

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TF-IDF：词袋模型中的关键词提取秘诀 𐟓š TF-IDF（词频-逆文件频率），是一种在信息检索和文本挖掘中常用的加权技术。它通过统计方法评估一个词在一个文档集合中的重要程度。 𐟓ˆ 词语的重要性随着它在文档中出现的次数增加，但同时会随着它在整个语料库中出现的频率减少而下降。换句话说，一个词语在某篇文章中出现次数越多，同时在所有文档中出现次数越少，越能代表该文章。 𐟔 某些词语在所有文档中出现频率都很高，这反而说明这些词并不重要。因此，除了考虑词频（TF），还需要引入逆文件频率（IDF）来衡量一个词的重要性。 𐟓‰ IDF（Inverse Document Frequency，逆文件频率）表示关键词的普遍程度。如果包含词条 i 的文档越少，IDF越大，则说明该词条具有很好的类别区分能力。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数来计算。 𐟒ᠩ€š过结合TF和IDF，TF-IDF能够有效地提取出那些在特定文档中具有代表性的关键词，从而在信息检索和文本挖掘中发挥重要作用。

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】有几种常见的关键词提取方法，如TF-IDF、RAKE、TextRank和keybert。以下是两种方法的详细介绍： TF-IDF：这是一种经典的关键词提取方法，基于词频统计。它的优点是速度快，但需要依赖文档集，适用于语料库。对于短文本，可以通过设置停用词来提高提取效果。在设备配置较低的情况下，TF-IDF是一个不错的选择。 Keybert：这是一种基于BERT的关键词提取方法，通过向量化和余弦相似度来提取关键词。它的优点是准确度高，关键词长度可控，但缺点是速度较慢。Keybert在短句和长语篇中都有较好的表现。如果使用内置的停用词列表，可能会遇到问题，因此建议使用自定义的停用词列表。此外，还有其他几种方法值得了解： TextRank：这种方法与PageRank算法类似，基于权重算法。它不需要依赖文档集，但更适合长文本。 RAKE：这种方法比TextRank更快，但效果有待考量。如果对关键词的数量没有特别要求，可以多提取一些关键词，总会有有用的信息。希望这些方法能帮到你！

Python情感分析：五步搞定！𐟎‰ 情感分析是一种自然语言处理技术，主要用于识别和提取文本中的主观信息。以下是使用Python进行情感分析的五个关键步骤： 1️⃣ 数据准备：首先，收集和整理需要分析的文本数据。确保数据的质量和多样性，以便模型能够更好地学习。 2️⃣ 文本预处理：对文本数据进行清洗和预处理，包括去除停用词、标点符号和特殊字符，以及进行词干提取或词形还原。 3️⃣ 特征提取：通过使用TF-IDF、Word2Vec等技术，从文本中提取出有意义的特征。这些特征将用于训练模型。 4️⃣ 模型训练：选择合适的机器学习或深度学习模型，如朴素贝叶斯、支持向量机或循环神经网络，进行情感分析模型的训练。 5️⃣ 结果评估：对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率等指标，以确保模型的性能。需要注意的是，情感分析的准确性受到多种因素的影响，包括文本的复杂性、上下文、俚语和讽刺等。因此，在实际应用中，可能需要进行多次迭代和调整，以获得最佳效果。

如何用3个模块构建搜索引擎 𐟚€ 构建一个搜索引擎其实并不复杂，只要你有足够的耐心和一些基本的编程技能。这个项目可以分为三个主要部分：爬虫抓取网页、建立索引和查询。下面我来详细讲解一下这三个模块的设计和实现。爬虫抓取网页 𐟌 首先，我们需要一个爬虫来抓取网页。这个爬虫的工作是从一个或多个初始URL开始，不断抽取新的URL并放入队列，直到满足一定的停止条件。这些条件可以是限定某个域名空间，或者是限定的网页抓取级数。在实际应用中，URL主要有两种形式：绝对地址和相对地址。绝对地址是指一个准确的、无歧义的Internet资源位置，包含域名、路径名和文件名；而相对地址只是绝对地址的一部分。抓取到的网页信息包括网页内容、标题、链接抓取时间等，这些信息经过处理后会被保存到数据库表里。为了去掉多余的HTML标签和Javascript等，我们可以用正则表达式来进行“减肥”。这样处理后的网页内容会更精确。建立索引 𐟓š 接下来是建立索引的部分。为了对文档进行索引，Lucene提供了五个基础的类：Document、Field、IndexWriter、Analyzer和Directory。Document用来描述文档，这里的文档可以是一个HTML页面、一封电子邮件或者是一个文本文件。一个Document对象由多个Field对象组成，可以把一个Document对象想象成数据库中的一个记录，而每个Field对象就是记录的一个字段。在文档被索引之前，首先需要对文档内容进行分词处理，这部分工作由Analyzer来完成。Analyzer类是一个抽象类，它有多个实现，针对不同的语言和应用需要选择适合的Analyzer。Analyzer把分词后的内容交给IndexWriter来建立索引。查询 𐟔 最后是查询部分。用户在前台页面输入关键词进行搜索，系统会根据之前建立的索引进行匹配，返回相关的网页结果。这个过程可能需要用到一些高级的搜索算法，比如倒排索引、TF-IDF等。多线程技术 𐟚€ 为了让爬虫程序能继续运行下去，我们需要抓取网页上的其他URL，并用正则表达式将这些URL取出来放到一个队列里。这里会运用到多线程技术，这样可以提高系统的并发性和效率。总结 𐟓 通过以上三个模块的设计和实现，我们就可以构建一个基本的搜索引擎了。当然，实际的项目可能会更复杂一些，但基本的流程和原理都是一样的。希望这篇文章能对你有所帮助！

𐟓– 第六章至第八章精选内容 𐟓– 𐟓– 第六章补充内容 𐟓– 相对熵/交叉熵（Kullback-Leibler Divergence）相对熵是用来衡量两个取值为正数的函数相似性的一个指标。它与热力学中的熵概念相对应，熵越大，函数越分散。如果相对熵等于0，说明两个函数完全相同。应用场景相对熵可以用于衡量两个常用词（在语法和语义上）在不同文本中的概率分布，查看它们是否同义。词频率_逆向文档频率（TF-IDF） TF-IDF是一种利用信息熵衡量统计语言模型好坏的方法。对于需要根据上下文条件的高阶语言模型，应选用条件熵。如果考虑到从训练语料和真实文本中得到概率函数的偏差（即词在不同语境下意思不同的二义性），需要采用相对熵。语言模型复杂度贾里尼克从条件熵和相对熵出发，提出了语言模型复杂度（perplexity）来衡量语言模型的好坏。物理意义是在给定上下文的基础上，句子中每个位置平均可以选择的单词数量。模型的复杂度越小，每个位置的词就越确定，模型越好。 𐟓– 第七章补充内容 𐟓– BCJR算法和维特比算法 BCJR算法是一种定义在网格图上的算法，用于最大化纠错编码的后验概率，主要用于卷积编码。这个算法对于迭代的纠错编码非常重要，包括Turbo码和低密度部分检错编码。布尔代数和搜索引擎搜索引擎可以类比之前的图书索引，每个网页都是一篇文献。我们要找到对应的文献可以通过对应的索引来寻找。纸质时代我们采用索引卡，而信息时代我们采用SQL语句进行查询。搜索引擎的原理搜索引擎的原理是下载足够多的网页，建立索引，对查询的结果进行排序。对于现在的搜索引擎，我们输入关键词，由浏览器将我们查询的语句转换为布尔运算的算式，通过逻辑运算的结果来进行核对。思考我们平常在使用计算机时，为什么连上网就可以搜索自己想搜的东西，访问对应的页面，提交一些信息就可以解决一些问题，游戏中的操作等等……我们作为用户，在操作的时候易于上手，觉得这些操作是遵循逻辑可以实施的。而在计算机的底层实现，以我现在的程度的理解，觉得是将原本静态大量的信息进行快速访问，一个整体功能不断的细化让计算机可以通过实现这一个个步骤，结合强大的算力缩短时间，最后呈现在我们的面前，即快速且便捷。 𐟓– 第八章补充内容 𐟓– 信息论基础《信息论基础》是一本托马斯科弗写的书籍，涵盖了信息论的基础知识。总结第六章至第八章的内容涵盖了相对熵、条件熵、语言模型复杂度、BCJR算法、维特比算法以及搜索引擎的原理等重要概念和算法。这些内容在信息论和计算机科学中有着广泛的应用。

如何用Python绘制更有意义的词云图？在文本分析的领域里，机器分析和人工分析各自扮演着重要的角色。虽然自动文本分析在深度上还有待提高，但在处理大规模数据和分析速度方面已经表现得非常出色。随着深度学习和大模型的不断发展，文本智能分析在数据处理的精度和深度上将取得显著进步。词云图的绘制是探索文本主题的一种有效方式。通过结合gensim的主题建模和networkx的社交网络图绘制，我们可以更深入地理解文本主题。词云作为文本数据可视化的重要工具，通过不同字体大小和颜色的词语展示文本中的权重，这些权重是基于词频统计的。在我们这次的分享中，我们展示了中英文小说以及中文诗歌的词云图，揭示了文本的核心概念和主要内容。在处理中文诗歌时，我们使用了最全中文诗歌古典文集数据库，并创建了三个txt文档来存储作者、内容等信息。由于原文为繁体中文，我们使用了TextEditor文本整理器进行转换。最终，我们得到了作者和内容的词云图，并通过TF-IDF算法调整了词语的重要性，使得词云图更能表达主题意义。在实践中，我们面临了计算机处理能力的挑战。例如，使用正则表达式匹配简体中文字符时，处理大量文本数据对本地计算机而言是一项挑战。这表明，在处理大规模文本时，提高计算机性能是提升文本分析效率的关键。同时，我们也关注到词云图的优化问题。为了提升词云图的美观度和意义表达，我们需要调整诸如词语数量、方向、间距等参数，并应用TF-IDF算法。通过这次实践，我们不仅展示了文本分析技术的应用，也发现了在处理和可视化大规模文本数据时提高计算机性能和优化可视化参数的重要性。随着技术的不断进步，我们期待文本分析能够达到更高的深度和精度。总的来说，文本分析技术的发展需要在机器学习和人工分析之间找到平衡点。尽管目前自动文本分析在深度上尚有不足，但其在处理大规模数据集和分析速度方面的优势显著。与此同时，词云图作为一种有效的文本数据可视化手段，能够直观地揭示文本的主题和核心概念。然而，面对大规模文本数据，提高计算机的处理能力和优化词云图的可视化效果是提升文本分析效率和准确性的关键所在。

Python集：AI全攻略 𐟓š 人工智能Python代码，支持中英文。 𐟔 深度学习与机器学习 𐟎蠦•𐦍﨧†化（使用Matplotlib、Pyechart、Seaborn等工具） 𐟓Š 文本分析（数据处理、BERTopic、TF-IDF、文本主题聚类、情感分析、LDA聚类、词云图、去停用词、Word2vec等） 𐟓ˆ 数据分析（数据处理、模型评估、FP-growth等） 𐟌 深度学习（CNN、LSTM、BiLSTM、TextCNN、DeepFM、注意力机制等） 𐟖寸计算机视觉（图像分类、目标检测、图像增强、目标跟踪、图像分割、YOLO系列、R-CNN系列、孪生神经网络等）

Kaggle假新闻检测：NLP实战指南 𐟓š 探索Kaggle上的自然语言处理（NLP）项目，特别是假新闻检测的案例。通过这个项目，我们可以深入了解文本分类的基本原理。 𐟓Œ 数据初步分析首先，获取Kaggle上的数据集，并进行初步探索。这包括数据的获取、展示、描述，以及对真假新闻进行标注和整合。 𐟓Œ 文本数据清洗清洗文本数据是关键的一步。这可能包括将文本转换为统一的大小写、去除URL链接和HTML标签、移除标点符号和特定词汇，以及扩展缩写词等。 𐟓Œ 文本数据特征提取特征提取是文本分类的核心。常用的方法包括词袋模型、TF-IDF，以及更复杂的词嵌入方法，如Word2Vec和GloVe。词袋模型和TF-IDF适合简单的文本分类任务，而词嵌入和句子嵌入则更适合需要捕捉复杂语义关系的任务。 𐟓Œ 各类二分类模型比较在Kaggle上，我们可以尝试多种二分类模型，如逻辑斯蒂回归、支持向量机（SVM）、随机森林和XGBoost等。通过比较这些模型的性能，我们可以选择最适合当前任务的模型。 𐟓Œ 预测结果的评估评估模型的性能至关重要。常用的评估指标包括精确度、召回率、F1分数和混淆矩阵图。这些指标可以帮助我们了解模型在不同情况下的表现。 𐟓Œ 优化角度最后，我们还可以从两个方面进行优化：如何更好地处理文本数据？如何选择更优的模型并进行优化？通过这些步骤，我们可以更好地理解和应用自然语言处理技术，特别是在假新闻检测这样的实际任务中。

自然语言处理NLP学习路线指南探索自然语言处理（NLP）的世界充满了挑战，但回报也是巨大的。以下是一条精心设计的NLP学习路线，从基础到高级，带你逐步掌握这个领域的精髓。 1️⃣ 基础准备 𐟓š 数学基础：线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量。概率与统计：基本概率分布、贝叶斯定理、期望和方差。微积分：函数导数、梯度计算、极值问题。编程基础： Python：熟悉Python编程语言，包括常用数据处理库，如NumPy、Pandas。 2️⃣ 学习基础NLP技术 𐟒𛊦–‡本处理基础：文本预处理：分词、去停用词、词形还原、处理标点符号。词向量表示：one-hot编码、词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF。基础语言模型： n-gram模型：语料中词汇的条件概率模型。平滑技术：处理n-gram模型中的零概率问题。 3️⃣ 经典机器学习算法在NLP中的应用 𐟓ˆ 回归模型：用于情感分析等回归任务。朴素贝叶斯：常用于文本分类。支持向量机（SVM）：分类问题中的应用。决策树和随机森林：多用途分类和回归模型。 4️⃣ 深度学习基础 𐟌 神经网络基础：多层感知机（MLP）：了解基本神经网络的构造和训练。反向传播算法：神经网络权重更新的核心算法。工具和框架： TensorFlow或PyTorch：深度学习的主流框架。 Keras：TensorFlow的高级API，便于快速构建和实验。 5️⃣ 深度学习在NLP中的应用 𐟚€ 神经网络模型：词嵌入（Word Embeddings）：Word2Vec、GloVe、FastText。卷积神经网络（CNN）：文本分类、情感分析。循环神经网络（RNN）：处理序列数据，了解LSTM和GRU。高级模型：编码器-解码器模型：用于机器翻译等序列到序列任务。注意力机制（Attention Mechanism）：提高长文本依赖的捕捉能力。这条学习路线将带你从零开始，逐步掌握NLP的核心技术和最新进展。准备好迎接挑战了吗？𐟌Ÿ

机器学习和深度学习的7个关键区别机器学习和深度学习在许多方面有着显著的区别。以下是它们之间的主要差异：数据要求 𐟓Š 数据量机器学习：一些传统的机器学习算法在小数据集上也能有效工作。例如，决策树算法可以在几千条数据上进行训练并获得不错的模型。但对于复杂任务和高精度要求，也需要大量数据。深度学习：通常需要大量的数据才能发挥其优势。以图像识别为例，像ResNet这样的深度学习模型，往往需要数以万计甚至更多的图像来进行训练，以学习到足够复杂的图像特征。数据标记 𐟔 机器学习：监督学习任务中，数据标记要求比较严格，标记质量直接影响模型性能。如在垃圾邮件分类任务中，每封邮件都需要准确标记为垃圾邮件或非垃圾邮件。深度学习：虽然在监督学习场景下也需要标记数据，但在一些无监督或自监督学习方法中，可以利用大量未标记的数据进行预训练，挖掘数据内部结构，例如通过自编码器对大量图像进行无监督学习来提取特征。模型结构 𐟏›️ 复杂度机器学习：模型结构相对简单。如线性回归模型，其本质是一个简单的线性方程；决策树模型是基于树结构的规则集合，直观易懂。深度学习：结构复杂，由多个隐藏层组成。例如Transformer架构，具有多头注意力机制和多层前馈神经网络，模型参数众多，结构深度和宽度可以灵活调整。特征学习方式 𐟧 机器学习：特征工程至关重要，需要人工提取和选择特征。例如在文本分类中，可能需要人工设计词袋模型、TF-IDF等特征来表示文本。深度学习：能够自动从数据中学习特征表示。以卷积神经网络（CNN）为例，在图像识别中，它可以通过卷积层自动学习图像中的边缘、纹理等特征，无需人工干预。计算资源和训练 ⚙️ 计算资源需求机器学习：对计算资源要求相对较低。许多传统机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，可以在普通的CPU上进行训练，并且训练时间较短。深度学习：需要大量的计算资源，特别是在训练大型模型时。深度神经网络的训练通常需要使用GPU（图形处理器）或TPU（张量处理器）进行加速，并且可能需要多个计算设备进行分布式计算。训练时间机器学习：训练时间通常较短。简单的机器学习模型可能在几分钟或几小时内完成训练，如k-近邻算法在小规模数据集上的训练。深度学习：训练时间较长，尤其是对于深度和复杂度较高的模型。例如，训练一个大规模的语言模型可能需要数天、数周甚至数月的时间。通过这些对比可以看出，机器学习和深度学习各有优势和适用场景，选择合适的方法对于解决具体问题至关重要。

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