为什么要从文本中提取关键词？
从文本中提取关键词和关键词是有帮助的，有几个原因：
- 搜索引擎优化（SEO）：如果你有一个网站或博客，在你的内容中使用相关的关键词有助于提高搜索引擎的排名，使人们更容易找到你的内容。 另外，词频对SEO很重要。 文本中关键词的数量会影响文本的可及性。
- 数据分析：从文本中提取关键词有助于你在大型数据集中确定共同的主题或话题。 这对 市场研究 、情感分析和其他类型的数据分析很有用。
- 内容归类：通过从文本中提取关键词，更有效地对你的内容进行分类和组织。 这使你更容易找到和检索特定的信息，也有助于你识别内容中的空白或冗余。
- 文本分析和总结：提取关键词也被用来总结一篇文章的主要内容或主题。 这对于快速了解一份文件或文章的内容，或为一篇较长的文章创建一个摘要或概要很有用。
什么是关键词提取？
关键词提取是一种自然语言处理（NLP）技术，用于自动识别和提取文本文件中最重要和最相关的单词和短语。 提取的关键词有助于对文件进行总结，分类，或提高其可搜索性。
关键词提取算法通常使用统计和语义技术来识别最相关的单词和短语。 一些流行的算法包括 TextRank 、 TF-IDF 和 LSA 。
什么是TextRank？
TextRank 是一种基于图形的算法，用于识别文档中最重要的单词和短语。 它的工作原理是基于它们与文本中的其他词和短语的共同出现。 该算法的工作原理是创建一个图，每个节点代表一个词或短语。 节点之间的边代表它们的共同发生。 然后用类似PageRank的计算方法确定最重要的节点。
什么是TF-IDF？
TF-IDF （术语频率-反向文档频率）是一种统计算法，它根据文档中的频率和稀有性以及在文档语料库中的频率和稀有性来确定文档中最重要的词。 该算法的工作原理是根据文档中每个词的频率和反文档频率为其分配一个权重。
什么是LSA？
LSA （潜在语义分析）是一种语义算法，它根据文档中最重要的单词和短语与文本中其他单词和短语的潜在语义关系来识别。 该算法的工作原理是建立一个文件中词语共同出现的矩阵，然后使用奇异值分解（SVD）来识别最重要的潜在语义关系。
关键词提取对各种应用都很有用，如文本总结、信息检索、文本分类和搜索引擎优化。
如何自动生成关键词？
为了从文本中自动生成关键词，使用各种自然语言处理（NLP）工具和技术。 这里有一些步骤可以遵循：
- 使用NLP工具从文本中提取最频繁的单词和短语。 许多编程语言都有这方面的库，如Python的NLTK和spaCy。
- 应用部分语音标记来过滤掉非相关的词，如冠词、介词和代词。
- 使用关键词提取算法，如TextRank、TF-IDF或LSA，以确定文本中最重要和最相关的关键词。 这些算法通常使用统计和语义分析来识别关键词。
- 设置一个阈值，以过滤掉过于常见或罕见的关键词。 这是根据关键词在文本中的出现频率或根据关键词在文本语料库中的文档频率来完成的。
- 根据语义相似性或主题，将提取的关键词组织成组或集群。
- 最后，审查生成的关键词，以确保它们对文本是相关的和有意义的。
什么是关键词提取器？
关键词提取器是计算机程序或算法，其工作是自动识别和提取结构化或非结构化文本中最相关和最重要的词或短语。 提取的关键词对各种用途都很有用。 这些关键词对信息检索、文本分类和搜索引擎优化（SEO）非常有用。 也有一些基于API的提取工具。 它是数据科学中最常用的关键词提取方法之一。 欲了解更多信息，请查看 GitHub 等网页上的在线教程。
关键词提取器通常使用自然语言处理（NLP）、机器学习和统计分析的技术组合来识别和提取关键词。
当谈到评估关键词提取器的性能时，使用机器学习中的一些标准指标。 这类指标有准确率、精确度、召回率和F1得分。
提取关键词的API的一个例子是Textrazor。 Textrazor的API 可以用各种计算机语言访问，包括Python、Java、PHP和其他语言。
不，停止词和关键词是不一样的。 止损词是为减少噪音而从文本数据中删除的常用词。 关键词是与分析的主题相关的特定单词或短语。 关键词是用来确定一篇文章中的主要主题或概念。 英语中的一些停止词是 “the “和 “a”。
什么是RAKE？
RAKE（快速自动关键词提取）是一种关键词提取算法。 它在自然语言处理（NLP）和文本挖掘应用中广泛有效。 它是一种简单而有效的无监督算法，能够识别和提取单一文件中最相关的关键词和短语。
什么是YAKE？
YAKE（Yet Another Keyword Extractor）是一个用于自动提取关键词的Python包。 它是一个开源的软件包，使用统计方法来识别和提取给定文本中最相关的关键词。
什么是BERT-嵌套？
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）嵌入是由谷歌开发的用于自然语言处理（NLP）的预训练深度学习模型。 它是基于Transformer架构的。 同时，它还在大量的文本数据上进行训练，以生成上下文感知的词嵌入。
BERT嵌入通过考虑给定单词前后的单词来捕捉句子中单词之间的上下文关系。 这个过程也被称为双向培训。 这使得BERT能够生成高质量的词嵌入，以捕捉语言的细微差别。 这有助于更好地表达一个句子的含义。
