当前位置：网站首页 » 新闻 » 内容详情

怎么从文档里面提取关键词解读_100个常用的关键词语文(2024年12月精选)

内容来源：少年郎网站优化团队所属栏目：新闻更新日期：2024-12-02

怎么从文档里面提取关键词

AI问答系统揭秘𐟔：六步打造在当今的科技世界中，AI智能问答系统已经成为我们日常生活和工作中的得力助手。从智能客服到虚拟助手，它们是如何回答各种问题的呢？让我们一探究竟，了解AI智能问答系统的六个关键步骤𐟑‡ 1⃣ 接收问题首先，系统需要接收用户的问题。这可以通过文本（如聊天框）或语音（如语音助手）输入来实现。AI会利用语音识别技术将语音转换为文本，从而实现多模态处理，让问题输入更加灵活！ 2⃣ 问题理解接下来，系统利用自然语言处理（NLP）技术来解析问题并理解其意图。这包括： 𐟔𘥅𓩔—提取：识别关键词和用户意图 𐟔𘤸Š下文理解：在多轮对话中保持对话连贯，处理歧义问题，必要时向用户澄清 3⃣ 信息检索在理解用户问题后，系统会从数据库、知识库等数据源中查找答案。这包括： 𐟔 生成查询：根据关键词生成查询表达式 𐟔 搜索模型和排序：通过向量空间模型、语言模型等技术，排序优先显示最相关的答案 4⃣ 生成答案系统有两种主要方式来生成答案： 𐟒ᦊ𝥏–式回答：直接从文档中提取信息 𐟒᧔Ÿ成式回答：利用自然语言生成（NLG）技术综合信息、生成自然语言回答。确保语法正确、上下文连贯，并支持个性化回答！ 5⃣ 答案优化生成初步答案后，系统会进行优化，让答案更具阅读体验和用户友好性。这包括： 𐟔稯�•检查：确保语言流畅、无歧义 𐟔礿ᦁ﨡奅…和简化：根据用户需求，补充、简化信息 𐟔祤š模态呈现：使用图片、视频等更直观呈现答案 6⃣ 答案反馈最后，用户对答案的反馈帮助系统不断优化！这可以通过设置满意度按钮、评分机制等来实现。系统收集用户评价，并根据反馈优化回答质量。良好的反馈机制提升用户体验。系统还会激励用户参与反馈，让服务更贴心~ 𐟔 总结从接收问题、理解、检索、回答、优化再到用户反馈，智能问答系统的每个环节都离不开AI和NLP技术。不断优化的流程让它们更智能、更人性化。

纺织品设计师的灵感收集与创作全攻略 𐟎蠧𛏥𘸦œ‰朋友问我，设计师是怎么找到灵感、做调研的，以及整个创作过程是怎样的。其实，我自己也很想分享这些，但每次看到一堆堆的文件夹和手绘图，就觉得无从下手。直到我发现了fabrie。 fabrie 其实就是设计师的网盘＋PPT的组合。它的白板几乎无限大，可以把所有的图片和PS文件直接导入，形成一个直观的视觉整理。比PPT更方便的是，你可以在这个无限大的白板上自由排列、连接任意元素，不受页面大小和叙事方式的限制。接下来，我就来分享一下我的创作流程吧。 𐟔 首先，调研是必不可少的。制作一个清晰的moodboard是最重要的，一个好的灵感版要能清楚地理清思路。但在搜集灵感素材时，会有大量的无关信息。这时，用fabrie来整理灵感调研并提取关键词就非常方便。当所有东西都在同一个画面里时，你能更直观地看到整个设计思路。 𐟖Œ️ 接着，我会手绘sketchbook。在RCA的第一年，我的导师也强调过手绘的重要性，所以我很喜欢制作sketchbook。手绘的线条和笔触往往能代表最真实的情感变化。这里我真的要强烈推荐fabrie，因为AI、PS、手绘的扫描件都可以直接拖到文档里。当我能在一个画面里把所有sketch全部排开展示在眼前时，我能看到更多灵感之外的“想象力”，然后全部记录在fabrie里。 𐟌🠨🙦졧š„灵感来自直布罗陀的回忆，我真的超级爱那里的植物，所以除了拍照外，还写生了很多sketch，有手绘也有板绘。在fabrie里稍加排列，整个氛围和颜色基调就很清晰了。 𐟎蠦œ€后，参考的艺术家来源也是必不可少的！做设计最怕的就是困在自己的思维里。像是我对陶瓷和玻璃很感兴趣，所以也会从这些作品中寻找灵感，并把相关网页都汇总到fabrie文档里。下一篇，我会和大家更深入地介绍如何把以上元素用纺织品呈现出来以及纺织艺术创作的后期过程，大家可以小小期待哈！

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。

橙篇：让内向的你轻松变外向作为一个内向的人，沟通交流总是让我感到头疼𐟘㣀‚最近，老板给我布置了一项任务，需要我与其他部门合作，这让我更加焦虑。为了完成任务，我开始学习沟通合作的技巧。虽然进展缓慢，但幸运的是，我发现了“橙篇”这个宝藏工具，它帮助我解决了许多问题，提高了我的工作效率。橙篇的界面简洁清新，让人心情愉悦。𐟧想要学习沟通技巧？橙篇的“资料搜索”功能非常强大。只需输入关键词或主题，AI就能迅速生成相关内容，全网的海量资料任你挑选，效率超高！如果你觉得资料太多，难以筛选，橙篇的“文档总结”功能可以帮你快速找到重点。它会在文档中提取出关键信息，并生成大纲，这样你就可以根据自己的需求有重点地查看资料了。使用橙篇后，我感觉自己从内向的人逐渐变得外向了，哈哈！𐟎‰

高中历史答题模板，轻松提升90+！ 𐟧 高中历史大题材料看不懂？每次考试大题失分严重怎么办？别担心，学长总结了一套【高考历史材料题解答方法和万能模板】，拿去研究吃透，提分无效你来骂我！ ‼️ 注意！学长把【解答方法和模板】都做了详细的标注❤️，希望能帮助同学们学好高中历史。高中历史并没有那么难，只要掌握大题的技巧，材料题很容易拿分！ 𐟧 学长熬夜3天整理的文档，同学们别忘记给❤️+⭐️啊！提分一定要来告诉我，你们的成长就是学长的动力！继续往下看！ ⭕️ 高考历史材料题的解答方法 𐟑‰ 三读材料，获取信息看材料一定要看3遍，花1分钟即可。做到“粗读”、“细读”、“重点读”！明确材料出处和涉及年代，涉及哪些史实、哪些观点，以及其中关系！带着设问读题，注意提取材料中的开头、结尾、出处，圈出关键词和关键句子！ 𐟑‰ 扣紧问题作答的方法材料题回答要规范，怎么问怎么答。明确序号划分，学会从不同角度展开，根据赋分情况写答案！ ⭕️ 历史材料题的分析方法和公式。如图2-7 1⃣ 历史背景类 2⃣ 历史特点类 3⃣ 历史原因类 4⃣ 根本原因类 5⃣ 目的动机类 6⃣ 比较类 7⃣ 意义影响类 …… （篇幅有限，需要的同学看文档哦） ⭕️ 高中历史的4种记忆法 𐟑‰ 归类记忆法 𐟑‰ “浓缩”记忆法 𐟑‰ 串线记忆法 𐟑‰ 歌诀记忆法 𐟧 新学期开始，拿去吃透，考试绝对跟同学拉开差距！高中历史光是记知识点还不够的，再学会正确的答题思路和套路，轻松考上90+！分享这些，希望能帮助到同学们！ 𐟒똤𘭦‹𜥑€，努力过才不会后悔！

自动提取关键词的软件 Leximancer是一款强大的文本分析软件，能够帮助用户从大量文本数据中提取主题、关键词和概念，并可视化它们之间的关系。以下是使用Leximancer进行文本分析的详细步骤：准备数据 𐟓‚ 首先，准备好要分析的文本数据。这可以是一份文档、一系列文档或一个文本语料库。确保数据的格式正确，如文本文件或支持的数据库格式。导入数据 𐟓劦‰“开Leximancer软件并导入您的文本数据。可以通过选择导入文件或从数据库中导入数据。确保您选择正确的数据源和文件类型。数据预处理 𐟧𙊥œ襯𜥅妕𐦍Ž，进行数据预处理以准备分析。这可能包括去除特殊字符、停用词（如"的"、"在"等常见词汇）和标点符号，以及对文本进行分词等处理。运行分析 𐟚€ 选择适当的分析选项并运行Leximancer进行文本分析。Leximancer将自动识别文本中的主题、关键词和概念，并计算它们之间的关联程度。结果解释 𐟧 一旦分析完成，Leximancer将生成可视化的结果，如词云、关系图、主题地图等。解释和理解这些结果是相当重要的，以获取洞察力和深入了解文本数据。进一步分析和解释 𐟔 根据需要，您可以对分析结果进行进一步的分析和解释。这可能包括深入研究具体的主题、关键词或概念，并探索它们之间的关系和趋势。导出和报告 𐟓„ 根据需要将分析结果导出为可视化图表、报告或其他格式，以便在学术研究、商业分析或决策制定中使用。注意事项 ⚠️ 请注意，Leximancer需要一定的学习和经验来正确使用和解释分析结果。建议在使用Leximancer之前阅读相关文档、教程或参加培训，以发挥其潜力和优势。通过以上步骤，您可以有效地使用Leximancer进行文本分析，提取关键信息并获得深入的洞察力。

职场高手的数据管理秘诀，你学会了吗？在职场中，那些高效能的同事们都有一个共同的特点，那就是他们非常擅长整理和归纳工作中接触到的信息，然后将其沉淀在自己的知识网络中，以便在需要时能够灵活提取和调用𐟑。以下是我从他们身上学到的五个数据管理经验，分享给大家：信息分层，但不要过度分层 𐟓š 信息的分层管理很重要，但不要过度分层。尽量将信息压缩到三个层级以内，这样可以锻炼自己提取和归纳核心信息的能力。这个取舍的过程也在提醒我们思考，通过日复一日的工作，我们到底沉淀了什么？用关键词命名文档 𐟓‚ 新建文档时，用关键词来命名，这样方便后续检索。比如月度规划、年末总结等。我刚工作时用时间来命名文档，结果需要翻找时老费时间。备份和整理文档 𐟗‚️ 数据的备份和文档的整理是一个持续的过程。刚开始可以多复制粘贴，但切记要时刻回顾自己的文档，看看哪些过时或重复的信息可以删去，哪些可以合并同类项，哪些是因果关系需要重新整理信息层级。区分冷、热数据 ❄️𐟔劧ƒ�𐦍臭€要频繁提取调用的数据，比如经常要查询的行业benchmark、投放策略、近期的项目等。这些数据需要更快的读取速度，对存储工具的性能要求较高。我会用西数⮠My Passport™随行 SSD 版移动固态硬盘和西数⮅lement™SE 新元素 SSD 移动固态硬盘，传输速度快也便携，数据提取速度也快。冷数据存储 𐟧Š 访问相对低频的是冷数据，比如前几年的项目结案、方法论沉淀、过往的提案或案例等。这类数据随时间累积会越来越多，更合适存储在移动硬盘里，比如西数⮠My Passport™随行移动硬盘或者西数⮍y Book台式硬盘，22TB的容量可以放心存，比网盘里效率高✨。当然，冷数据存储在移动固态硬盘中也可以，不影响移动固态硬盘的性能和使用寿命，只是从容量和成本出发，更大存储容量的移动硬盘会更合适✨。

论文写作必备5款神器，效率翻倍！无论你是刚到国外的新生，还是留学多年的老手，写论文或者赶 deadline 时总会遇到无从下手或者不适应纯英语写作的情况。别担心，这里为你整理了几个学术写作神器，让你在赶 due 时事半功倍不出错！ 𐟒【Grammarly】关键词：纠错、查重这是一款在线语法纠正和校对工具。它能检查单词拼写、纠正标点符号、修正语法错误、调整语气和查重。进阶版还能检查单词和标点符号的一致性和流利性，纠正过度使用的词汇、模糊的语言和过度使用的被动语气，建议正确的语言，比如纠正不礼貌语言、非包容性语言及查重等功能。 𐟒【DeepL】关键词：翻译这是一款新世代的 AI 翻译软件。相比 Google、有道等翻译，DeepL 的翻译更加细节且自然，阅读起来更加流畅，更容易理解！除了直接复制文字段落翻译，DeepL 还能支持 word、ppt 等文档的翻译。 𐟒【Zotero】关键词：文献整理这是一个非常方便的文献整理软件。它可以在网站上作为插件使用，也可以下载软件，而且是免费的！它能帮你存储和格式化书目信息，自动、无缝地从书籍、期刊文章和其他在线资源中提取信息，并且将其进行组织、标记和搜索，通过在网页阅读时的收藏分类。 𐟒【Cite This For Me】关键词：文献整理&引用这是一款在线文献信息生成器，解决很多同学发愁的论文引用问题。最方便的一点是其文献搜索功能。 𐟒【Quillbot】关键词：纠错&查重这是一款内容改写或释义软件。它可以在数秒钟给你的文章段落提出改写建议，并且根据不同的写作风格，如标准、流畅、创新给出不同建议。让大家高效地改写现有的文献进行引用。

三种阅读笔记方法，提升专业知识学习效率 𐟌Ÿ阅读笔记的目的 1⃣️解答自己的疑惑 2⃣️服务于特定的研究项目 3⃣️提取专著理论框架，内化具体理论，做知识储备一、解惑类（1）用普通的草稿本先写下自己的问题（一级问题），然后运用树形图或其他思维导图将问题拆分成细小的分支问题（2）针对一级问题和分支问题去寻找论文和专著（3）通过书名和目录大致感受专著内容与问题的关联性，再细看专著序言和目录，精准找到可以解惑的内容，把直接性答案写在原先写在草稿纸上的问题旁边（4）如果想要进一步内化这些信息，可继续往下看“项目研究类”或“知识体系构建类” 二、项目研究类（做pre/较短篇幅论文）p2--3 （1）一般会先经历“解惑类”中的过程，然后打开一个空白的ppt和一个空白文档（2）依照“解惑类”的树形图捋出大致逻辑，把书中的内容（先把标题copy下来，包括内容所属的一级标题、二级标题等，然后把关键信息copy下来）（3）在文档中将copy下来的信息进行分级整合，并且将关键词条用粗体、彩色、下划线等方式标明，对部分信息进行可视化处理（4）如果要写论文的话就不用标明关键词条和可视化处理（有数据表格啥的还是可以处理一下！），重点放在全文逻辑的合理与流畅即可（有需要的话下次出一期关于写论文的）（5）如果要做pre的话，就把文档中的信息去繁从简搬到ppt上就行啦三、知识体系构建类（备考/大篇幅论文）p4--11 （1）可先参考“解惑类”和“项目研究类”内容（2）使用的记录工具有三种：电子笔记本、纸质笔记本和自制的读书笔记模版。 ⷥ悦žœ追求较为详尽的笔记记录，我更倾向于使用电子笔记本（主要依照麦肯锡笔记法和康奈尔笔记法；参考p4） ⷥ悦žœ更讲究快速记录和思路的连贯，我更倾向于纸质笔记法 ⷥ悦žœ讲究从论文和专著中提取模块信息，我则会使用自制的读书笔记模版（参考p8） *至于具体记什么内容就先不在此赘述啦，有需要再具体讲吧

我被这本LLM新书彻底征服了！𐟌Ÿ 𐟓š 这本书简直是LLM领域的圣经！它深入浅出地讲解了如何利用预训练的大型语言模型，将其能力应用到各种场景中，比如文案生成、摘要提取等等。更棒的是，它还介绍了如何构建一个超越关键词匹配的语义搜索系统，让你的搜索更具智能性。 𐟒ᠥœ襮ž际操作中，这本书指导你如何搭建一个高级的大型语言模型流水线，以便对文本文档进行聚类并深入探索它们的主题。通过采用密集检索和重新排名等技术，你可以构建出更为智能的语义搜索引擎，彻底颠覆传统的关键词搜索。 𐟓š 此外，这本书还详细讲解了如何应用现有的库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类等操作。通过学习基础Transformer模型的架构，比如BERT和GPT，你可以更好地理解这些模型的工作原理。 𐟔 书中还深入探讨了大型语言模型的训练过程，特别是基础Transformer模型的架构，例如BERT和GPT。你还会了解到如何为特定应用优化大型语言模型，包括生成模型微调、对比微调和上下文学习等多种方法。 𐟌Ÿ 总的来说，这本书提供了丰富的实践指导，帮助你在利用大型语言模型方面取得更多的价值。无论你是初学者还是资深开发者，这本书都值得一读再读！

专栏内容推荐

720 x 291 · jpeg
Jieba结巴分词 - 关键词提取 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1000 x 666 · jpeg
如何从照片中提取文字？这两招值得尝试 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com
1000 x 938 · gif
关键词提取方法及装置与流程
素材来自:xjishu.com

1000 x 507 · gif
文档中多主题的关键词提取技术的制作方法
素材来自:xjishu.com

600 x 240 · png
论文的关键词怎么提取（这篇文章告诉你具体步骤）-PaperPass论文查重网
素材来自:paperpass.com

1283 x 667 · png
总结:自然语言处理之——关键词提取(一) - 优采云自动文章采集器
素材来自:ucaiyun.com

600 x 514 · jpeg
2关键词删除知识图谱citespace/ucinet/vosviewer/gephi/pajek等 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 382 · png
长文本口语语义理解技术系列②：关键词抽取实践 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

997 x 501 · jpeg
通过文本挖掘，我们发现了国家公务员考试的这些秘密丨达观动态-达观数据-企业大数据技术服务专家
素材来自:datagrand.com

443 x 302 · jpeg
文本关键词提取方法
素材来自:xjishu.com
1936 x 1147 · jpeg
从文档中提取关键字 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

800 x 320 · jpeg
论文的关键词从哪里提取_爱改重
素材来自:igaichong.com

582 x 369 · png
word文档中如何快速查找关键字_360新知
素材来自:xinzhi.wenda.so.com
640 x 388 · jpeg
Excel如何批量提取文本中关键词-软件技巧-ZOL软件下载
素材来自:xiazai.zol.com.cn

863 x 436 · jpeg
文章关键词怎么提取文章关键词提取在线工具分享 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

620 x 309 · jpeg
文档怎么搜索关键词_360新知
素材来自:xinzhi.wenda.so.com

500 x 375 · jpeg
Word文档如何查找关键字？_溜溜自学网
素材来自:mobilezixue.3d66.com
1502 x 582 · jpeg
文本关键词提取算法总结和Python实现 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

680 x 1000 · gif
一种适用于word文本的关键词提取方法与流程
素材来自:xjishu.com
366 x 443 · jpeg
文本关键词提取处理方法及系统与流程
素材来自:xjishu.com

720 x 726 · jpeg
Excel如何提取含有关键词的所有数据_excel怎么只要包含这几个词就全抓过来-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
878 x 457 · png
文章关键词怎么提取文章关键词提取在线工具分享 - 媒小三
素材来自:meixiaosan.com

865 x 455 · png
详解超好用的无监督关键词提取算法Keybert - 智源社区
素材来自:hub.baai.ac.cn

821 x 643 · png
查找文章里的关键词（如何快速查找文档中的关键词）-伙伴云
素材来自:huoban.com
490 x 693 · png
关于文本中关键词抽取与生成 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

640 x 272 · jpeg
关键词提取软件下载（关键词提取器） | V商人
素材来自:vsaren.com

859 x 377 · png
SEO新增AI提取关键词、摘要功能_易维云建站学院
素材来自:xy.ev123.net

720 x 336 · jpeg
从短文本中提取关键词并做文本分类或达标分类，并没有你想象那么难！ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 608 · jpeg
用 Python 从单个文本中提取关键字的四种超棒的方法 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 810 · jpeg
提取关键词 ,概括内容_word文档在线阅读与下载_无忧文档
素材来自:51wendang.com
1071 x 315 · png
如何从一篇文章中提取出关键词文章关键词提取技巧方法 - 哔哩哔哩
素材来自:bilibili.com

1433 x 804 · png
批量提取关键字所在段落，word魔方插件高效完成-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1655 x 419 · png
Python处理文档：根据关键字提取word文档关键信息，并生成Excel文件_python从word文档抽取关键信息-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

772 x 540 · png
第07章文本信息提取-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1017 x 1951 · png
python如何提取word文档两个关键字之间的内容然后再粘贴到word中（包括段落、表格、图片一并提取）_python word 提取-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)