当前位置：网站首页 » 新闻 » 内容详情

怎么提取文档里的关键词啊解读_一键提取图片(2024年11月精选)

内容来源：天哥SEO所属栏目：新闻更新日期：2024-11-29

怎么提取文档里的关键词啊

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！

今日PPT兼职收入100元，晒晒我的稿子今天接手了一个论文项目，一共做了10页，收入100元。虽然客户用AI做的稿子被老板骂了，最后还是来找我了。给大家看看我最近改的稿子吧。论文答辩10页-100元这个是最终稿子，你看一下，可以的话我发给你。微信转账已收款，金额是100元。改稿前后对比改稿前：如何提高工作效率改稿后：如何提高工作效率改稿前：目录改稿后：目录改稿前：技术概述与应用领域改稿后：技术概述与自然语言处理改稿前：智能语音识别技术改稿后：智能语音识别技术改稿前：图像识别技术优化信息处理流程改稿后：图像识别技术优化信息处理流程文档分类与摘要生成文档分类：自动化文档归类和摘要生成摘要生成：关键词提取、文档分类、自动提取关键词或关键短语，生成简洁明了的摘要。文档分类是基于自然语言处理技术，自动识别文档的主题和类别，实现快速、准确的文档归类。通过这些改稿，我不仅赚了100元，还提升了自己的技能。希望大家也能通过兼职提升自己的收入和技能！

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！𐟎‰

豆瓣爬虫+Python分析论文题目：基于Python的豆瓣书籍数据及分析关键词：网络爬虫；数据提取；Python 第一章绪论 1.1 课题研究背景 1.2 课题研究意义第二章系统分析 2.1 需求分析 2.2 可行性分析 2.2.1 技术可行性 2.2.2 经济可行性第三章网络爬虫程序模型分析及概要设计 3.1 网络爬虫模型分析 3.2 网络爬虫搜索策略 3.3 网络爬虫的主题相关度判断第四章爬虫的实现与应用 4.1 编码问题 4.2 正则表达式的使用实例 4.3 读取网页信息 4.4 网页解析与多线程的实现 4.4.1 网页解析 4.4.2 多线程与锁 4.5 程序与数据库 4.5.1 数据库的具体实现 4.5.2 程序中数据库的应用 4.6 生成HTML显示界面 4.6.1 主界面文档的编写 4.6.2 子界面的生成与写入 4.6.3 实验运行和调试结语参考文献

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。

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。

自动提取关键词的软件嘿，大家好！我是林风，今天要给大家推荐一些超级好用的AI工具，用了它们，我的工作效率直接翻倍𐟚€，赶快收藏吧！ AI幻灯片和演示 Gamma App：只需几个关键词，就能生成专业级的演示文稿，简直是设计师的福音！𐟎芔ome：用文字和图像编织动态故事，让演示文稿活灵活现。𐟓š✨ 美图AIPPT：一句话就能搞定PPT，简直是懒人的救星。𐟘Œ𐟑Œ 爱设计PPT：智能生成PPT，还有海量模板库，设计小白也能做出专业PPT。𐟎谟“ˆ ChatPPT：国内首个中文AI生成PPT的工具，让创意不再受限。𐟏†𐟓 Mindshow：输入内容，自动生成演示PPT，让思维可视化。𐟤–𐟓Š AI表格数据处理 ChatExcel：聊天式操作Excel，让数据处理变得轻松又有趣。𐟓Š𐟒슅xcelFormulaBot：AI帮你转换指令为Excel公式，提高效率。𐟛 ️⏱️ FormX.ai：AI自动提取数据，让繁琐的表格工作变得简单。𐟔𐟓‘ AI文档工具 Humata：GPT驱动的文档分析工具，让阅读和问答变得轻松。𐟓–𐟗㯸 WPSAI：智能文档写作和问答，让文档处理更智能。𐟓𐟤– ChatDOC：基于ChatGPT的文档工具，让信息提取更高效。𐟓„𐟔 AI思维导图 Xmind Copilot：一句话生成思维导图，让思路更清晰。𐟒ᰟ“ˆ ChatMind：与AI对话生成导图，让创意无限。𐟗㯸𐟒튥𐨱ᥛ𞨮𐯼š输入主题，内容自动以导图形式呈现。𐟌𐟓 博思白板：AI协助创作思维导图，让团队协作更高效。𐟑尟“Š AI会议工具通义听悟：阿里的AI会议转录工具，让会议记录更准确。𐟓𐟔 飞书妙记：智能会议纪要，让会议内容不再遗漏。𐟗㯸𐟓‹ 讯飞听见：实时字幕和翻译，让会议沟通无障碍。𐟌𐟓⊁I效率提升 Monica：Chrome浏览器AI助手，随时调用ChatGPT，让搜索和信息处理更快捷。𐟔𐟒𛊥悦žœ你有更加好用的软件，欢迎评论区留言哦！

rag大模型在自然语言处理（NLP）领域，大模型RAG（Retrieval Augmented Generation）的升级版——GraphRAG，正逐渐成为研究的热点。GraphRAG结合了图结构和检索增强生成技术，为NLP技术的发展带来了新的可能性。传统的RAG方法在处理复杂查询和增强信息检索的上下文关联性方面面临诸多挑战。以下是其中的一些主要问题：内容缺失：当知识库中缺乏回答问题所需的内容时，RAG可能会生成不准确或不完整的答案。全局语义理解能力有限：基于关键词和chunk的文档匹配忽略了文档间的深层语义关系，可能会错过与查询最相关的文档。未提取到答案：检索到的上下文可能与问题的答案无关，即使上下文中包含答案，大模型也可能未能准确提取，使得生成的答案可能不够具体或过于笼统。文档切分的粒度：文本切分的大小和位置会影响检索到的上下文完整性和与大模型交互的token数量。文档检索通常基于整个文档或段落，检索粒度较粗。缺乏推理能力：文档型数据无法实现复杂查询与推理。 GraphRAG通过引入图结构，可以有效解决这些问题，提高RAG系统的性能和准确性。以下是GraphRAG的一些适用情境：增强检索信息的深度和上下文关联性：当需要利用图数据库的结构化特性来组织数据，以节点和关系的形式表示信息，从而增强检索信息的深度和上下文关联性时，可以引入GraphRAG。处理多样化且相互关联的信息：图结构在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势，能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性，而向量数据库在这方面则显得力不从心。提高信息检索、推理和上下文生成的准确性：GraphRAG通过整合知识图谱技术来解决RAG的局限性，提供了一个全面的方法，以改善信息检索、推理和上下文生成，从而提高生成的回复的准确性和相关性。通过这些改进，GraphRAG能够在处理复杂查询和知识管理方面展现出更强的能力，为NLP应用带来显著的性能提升。

遴选考试中不注重案例分析的代价案例分析题是公务员遴选考试中相对容易提升的部分，只要掌握了一些基本的得分技巧，基本上可以拿到高分。以下是一些提高案例分析题得分的关键点： 𐟐𓠥☦Š€巧：抓住关键词、关联词和权威词，以及句子和段落中的关键信息。 𐟐𓠦炼技巧：关键词摘抄：提取案例中的关键信息，如问题、措施、原因、经验、意义和成绩等。规范化表达：将材料中的口语化表达转化为规范表达，形成模块加工。 𐟐𓠥ˆ†析决策类：直接对策：权威建议、领导发言、政府呼吁、政策文件等。间接对策：通过问题、原因、教训推导对策；借鉴经验启示。日常积累：政策理论、机关实际等，起到补充作用，可以放置在最后或者融入上述观点中。对策模型：观点+手段+内容+效果（点缀）。 𐟐𓠦述评价：答题思路：是什么-为什么-怎么办。是什么：正面的积极肯定，负面的辩证看待。为什么：正面的加强，负面的（问题+原因+影响）。怎么办：在字数充足的前提下略写。 𐟐𓠥理𚧱𛯼š 特征：坚持、始终坚持、聚焦等，如“坚持党的全面领导”；A是B的C，如“坚持党的全面领导是打赢脱贫攻坚的根本保证”。技巧：提炼材料背后的核心思想，形成可以复制和推广的技巧；也可以把材料的做法作为一个点，由点及面、合理拓展。要点：注意条目性，一般4-6条，小帽子可有可无。通过以上方法，你可以更好地应对遴选考试中的案例分析题，避免因不注重而受到惩罚。

AI搜索引擎的核心技术与实现步骤与传统搜索引擎相比，AI搜索引擎在多个方面进行了改进，包括理解用户问题的能力、总结搜索结果的能力、保留搜索结果索引的能力，以及扩展用户问题的能力。以下是AI搜索引擎的实现步骤和关键技术： 𐟔 用户输入查询 𐟌 抓取网页文本 AI搜索引擎首先抓取与用户输入关键词相关的搜索页面，并解析网页文本。 𐟒ᠦž„建提示词基于解析的文本，AI搜索引擎构建提示词，并将这些提示词递交给大语言模型。 𐟎‰ 返回搜索结果大语言模型生成的结果返回给用户，作为搜索结果。 𐟑袀𐟒𛠥…𓩔€术 Dense Passage Retrieval (DPR) DPR将问题和文档都编码为单一的向量，或者对文档进行多向量编码，而将问题表示为单一向量。简洁的存储和检索能力使其备受推崇，但在某些场景下检索效果可能稍差。相比之下，multi-vectors虽需更大的存储空间，但其在检索准确性上通常更为出色。跨语言信息检索技术 (CLIR) CLIR包括查询翻译、检索与排序、文档翻译（如果需要的话）、信息整合、反馈与优化、深度学习与表征学习等多个方面。 𐟤– 用户体验优化意图识别信息完备性检测问题生成用户反馈接收动态调整与学习上下文感知信息智能提取通过这些技术和步骤，AI搜索引擎能够更准确地理解用户需求，并提供更全面的搜索结果。

专栏内容推荐

500 x 255 · png
word里查找关键词如何提取 - 卡饭网
素材来自:kafan.cn

492 x 338 · png
word里查找关键词如何提取 - 卡饭网
素材来自:kafan.cn
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

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
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

704 x 536 · png
快速找到PDF文档里关键词怎么做？PDF文字搜索功能用起来_福昕软件官网
素材来自:foxitsoftware.cn
640 x 686 · jpeg
论文关键词的格式要求（论文关键词怎么提取） | 商梦自助建站平台
素材来自:sumjz.com

500 x 313 · png
word里查找关键词如何提取 - 卡饭网
素材来自:kafan.cn
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

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

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

500 x 401 · png
如何提取Word文档中的英文单词【百科全说】
素材来自:bkqs.com.cn
1500 x 1000 · png
wps Word怎么搜索关键词？-WPS Word文档查找关键词的方法 - 极光下载站
素材来自:xz7.com

500 x 330 · jpeg
word里查找关键词如何提取 - 卡饭网
素材来自:kafan.cn
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

600 x 594 · jpeg
【维P科普】如何通过文件里的关键词或内容反向搜索到文件？AnyTXT Searcher - 全文本搜索工具 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1500 x 1000 · png
wps Word怎么搜索关键词？-WPS Word文档查找关键词的方法 - 极光下载站
素材来自:xz7.com

1273 x 899 · jpeg
3个方法提取PDF文件里的图片 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1024 x 528 · png
怎么批量提取文件夹里面word文档名称？ - 天天办公网
素材来自:ttoffice.net

1900 x 885 · png
如何批量提取word文档名到word文件中？_windows 文件名复制到word-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

720 x 322 · jpeg
Word文件怎么快速查找关键词 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 506 · jpeg
3个方法提取PDF文件里的图片 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
720 x 547 · jpeg
怎么提取文件名到excel表中 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:v.qq.com

827 x 583 · png

如何提取文件名称到excel

素材来自:ppmy.cn

600 x 364 · jpeg
3个方法提取PDF文件里的图片 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1000 x 760 · png
如何提取文件夹中的文件名？
素材来自:ppmy.cn

853 x 571 · jpeg
Word这3个小功能，标记关键词、插入水印、保护文档是这么设置的 - 正数办公
素材来自:itzhengshu.com
720 x 405 · png
如何批量提取word文档名到word文件中？ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 359 · jpeg
一键提取关键词！3个实用工具教你数据化精准选择搜索单需要操作的关键词！ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1141 x 661 · jpeg
word文档查询关键词（word文件如何进行关键词查询功能） - 搞机Pro网
素材来自:gaojipro.com

600 x 421 · jpeg
3个方法提取PDF文件里的图片 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 497 · png
怎么提取图片中的各种文字？ - 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

640 x 284 · 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

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)