textrank文本关键词解读_textrank和tfidf的区别(2024年12月精选)
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!
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