当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

关键词提取算法新上映_常用的关键词(2024年11月抢先看)

内容来源：天哥SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

关键词提取算法

江西天丰科技有限公司的无人直播系统的智能内容生成主要通过以下几个关键步骤实现：首先，利用深度学习算法对海量的优质直播内容和相关数据进行学习和分析。这些数据涵盖了各种产品类别、直播风格、观众互动模式等。然后，通过自然语言处理技术，对收集到的文本信息进行语义理解和关键词提取。接着，基于这些分析结果和提取的关键元素，运用预设的模板和规则，结合特定的算法模型，生成初步的内容框架。在生成框架的基础上，系统会进一步运用语言生成模型，填充丰富的细节描述，使内容更加生动、连贯和富有逻辑性。同时，系统还会实时根据观众的互动数据，如评论、点赞、关注等，动态调整后续生成的内容方向和重点，以更好地满足观众的需求和兴趣。此外，不断进行自我优化和更新，随着新数据的输入和算法的改进，持续提升智能内容生成的质量和精准度。#江西天丰无人直播# #无人直播#

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。

舆情监测软件四大差异，你知道吗？𐟤” 舆情监测软件在数据源和覆盖范围上有所不同。这些软件使用的采集技术和数据源可能包括社交媒体平台、新闻网站、论坛，甚至境外数据。因此，不同软件的数据覆盖范围可能会有所不同。情感分析和情绪分类是舆情监测软件的另一大差异。这些软件通常会对公众舆论中的情感和情绪进行分析和分类。然而，不同的软件可能使用不同的算法和技术来进行情感分析，导致结果的准确性和一致性有所差异。文本挖掘和关键词提取技术也是舆情监测软件的一大差异。这些软件使用不同的算法和技术来识别和提取关键主题、观点和趋势。因此，它们的提取结果和准确性可能也会有所不同。最后，数据可视化和报告功能也是舆情监测软件的一个重要差异。不同的软件可能提供不同类型的可视化图表和报告格式，其中一些可能更符合特定用户的需求和偏好。此外，一些舆情监测软件还提供实时监测和预警功能，可以及时发现和跟踪重要事件、突发舆情和危机情况。这些功能的实现方式可能因软件而异，因此软件之间的实时性和准确性也可能存在差异。

Explainpaper：科研神器！ ❤️ 科研工作者的苦与乐，只有同行才能深有体会。找到研究方向、阅读和分析学术论文，这不仅仅是找资料那么简单。对于许多新手研究员来说，读懂这些专业领域的论文简直是一场“战争”。正是在这种情况下，Explainpaper这款文献阅读神器应运而生。 Explainpaper是什么？ Explainpaper是一款高效实用的文献阅读和写作工具。它通过智能化的算法和丰富的学术资源，帮助用户理解、分析和组织各种学术论文，并提供全面的参考和建议。不仅能节省写作时间，还能提升论文质量，助力研究员们更好地开展科研工作。 Explainpaper的特点和优势丰富的学术资源 𐟌Ÿ Explainpaper拥有庞大的学术数据库，覆盖多个学科领域的研究文献。用户可以通过关键词搜索或上传摘要获取与自己研究方向相关的论文，并迅速获取相关资料。智能化算法支持 𐟤– Explainpaper利用自然语言处理和机器学习算法，能够快速解读和理解众多学术论文。它可以帮助用户分析和提取关键信息，抓住论文的核心观点和结论。同时还会给出一些简要的笔记，记录论文主题、作者、出版时间和期刊信息等。提供写作框架和结构 𐟓 Explainpaper根据用户输入的关键词和论文摘要，自动生成一份初步的写作框架和结构。它将论文划分为不同的章节和段落，并给出每个部分应包含的内容。这为用户提供了一个清晰的写作指南。参考文献管理和引用 𐟓‘ Explainpaper支持用户管理参考文献，并提供标准的引用格式。用户可以将找到的论文直接添加到参考文献列表中，并在写作过程中方便地引用和生成参考文献。总之，Explainpaper不仅是一个文献阅读工具，更是一个科研工作者的好帮手。它能帮助我们更高效地进行科研工作，让科研变得更加轻松愉快。

如何用文本分析法提升会计研究？在会计领域，文本分析法可以成为一种强大的研究工具。以下是一些关键步骤，帮助你利用文本数据来深化对会计问题的理解。 𐟔 明确研究目的首先，你需要明确自己希望通过文本分析获得什么信息。这可能包括探索特定问题、了解市场反馈或评估公司表现等。 𐟓š 选择文本来源确定你要分析的文本来源，这可能是财务报告、新闻媒体或社交媒体平台等。确保这些来源的数据是可靠和适当的。 𐟒𛠦•𐦍𗥏–和预处理收集文本数据并进行预处理，包括去除噪音、标准化文本格式、去除停用词（如“的”、“是”等）和进行词干提取（将词语转化为词干，如将“运行”和“运行中”视为同一词根“运行”）。 𐟔砦–‡本分析方法的选择选择适合你研究问题的文本分析方法。以下是几种常用的方法：情感分析：分析文本中的情感倾向，判断文本内容的情绪，例如，股东对公司的态度、评论的正负面情感等。主题建模：通过识别文本中隐藏的主题和模式，例如，LDA（Latent Dirichlet Allocation）等模型可以帮助识别并分组相关的词语。词频分析和关键词提取：分析文本中词语的频率和重要性，识别出关键词和热门主题。网络分析：如果数据包含社交媒体评论或互联网内容，网络分析可用于理解不同实体之间的关系，例如公司和其客户之间的互动等。 𐟓Š 分析和解释结果进行文本分析，并解释分析结果。将文本分析的结果与研究问题联系起来，探讨发现的意义和可能的影响。 𐟔젩ꌨ’Œ实证如果可能，将文本分析的结果与其他数据或实证研究结果相互验证，以增强研究的可信度和准确性。 𐟛 ️ 方法介绍自然语言处理（NLP）工具：使用NLP工具和库（如NLTK、SpaCy、Gensim等）对文本进行处理和分析，这些工具提供了文本分析所需的功能和算法。文本挖掘技术：利用文本挖掘技术，例如基于机器学习的分类器、聚类算法、词向量模型（如Word2Vec、BERT等），以发现文本中的模式和关联。情感分析工具：使用情感分析工具来识别文本中的情感极性，评估股民对公司或财务信息的情感倾向。话题建模技术：应用主题建模技术，诸如LDA、NMF（Non-negative Matrix Factorization）等模型，识别文本中的主题并进行分类。通过这些步骤，你可以更深入地了解会计数据背后的信息和趋势，从而做出更明智的决策。

𐟓š CiteSpace术语大揭秘！𐟔 𐟓Œ Time slice：探索不同时间段的文献关系，就像打开历史的切片。 𐟓Œ Author/Institution/Country：深入了解作者、机构和国家间的合作网络。 𐟓Œ Term/Keyword/Category：挖掘主题词、关键词和学科间的共现关系。 𐟓Œ Paper/Grants：分析文献间的耦合关系，以及基金对研究的影响。 𐟓Œ Cited reference/author/journal：探究文献的被引情况，以及作者和期刊的影响力。 𐟔 Pathfinder network scaling（PFNET）和Minimum spanning tree（MST）：两种强大的网络分析算法，帮助你更清晰地理解文献间的关系。 𐟎蠔hreshold/Fond size/Node size：设置阈值，调整字体和节点大小，让你的可视化结果更加美观和清晰。 𐟓Š Network/Density/Modularity：通过这些指标，评估网络的复杂性和聚类的显著性。 𐟓Œ Silhouette：聚类平均轮廓值，用于评估聚类的合理性。 𐟓Œ Betweenness centrality：中介中心性，识别网络中的关键节点。 𐟓Œ TF*IDF/Log-likelihood rate/Mutual information：这些加权算法用于提取聚类标签词，帮助你更准确地理解文献的主题。现在，你是否对CiteSpace的术语有了更深入的了解呢？𐟤” 赶快试试CiteSpace，探索文献间的奥秘吧！𐟌Ÿ

腾讯金融风险管理面试全攻略最近经历了一场腾讯金融风险管理岗位的面试，真是挑战满满啊！面试官的问题涵盖了编程、数据分析、机器学习等多个领域。为了帮助大家更好地准备，我整理了一些面试问题及其答案，希望对你们有帮助！实习经历介绍 𐟓… 首先，面试官让我介绍一段我认为最有成就感的实习经历。我选择了一段能体现我技能和学习能力的实习经历，重点介绍了我的角色、项目、使用的技术和取得的成果。 TF-IDF 𐟓š 接下来，面试官问了我关于TF-IDF的了解。TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种用于信息检索和文本挖掘的加权技术，主要用于评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的重要程度。 SMOTE算法 𐟤– 然后，面试官问了我关于SMOTE算法的了解。SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）是一种处理不平衡数据集的过采样方法，通过在现有少数类样本之间进行插值来生成新的样本。如何量化新旧分布差异？ 𐟓Š 面试官还问了我如何量化新旧分布之间的差异。这个问题需要用到一些统计学知识，比如通过计算均值、方差等统计量来比较新旧分布的差异。最熟悉的分类模型 𐟓ˆ 接着，面试官问了我一个我最熟悉的分类模型。这个问题比较直接，我选择了逻辑回归作为我的答案。文本分析任务 𐟓– 面试官还问了我如何处理文本分析任务，特别是识别机器和人工文本的方法。这个问题需要用到一些特征工程和机器学习模型，比如通过提取关键词、词频等特征来进行分类。 LSTM原理 𐟕𐯸 然后，面试官问了我关于LSTM的原理。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息。它通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）来避免梯度消失或爆炸问题。 LSTM与RNN的区别 𐟔„ 最后，面试官问了我LSTM和RNN的区别。LSTM是RNN的一种改进，主要区别在于LSTM通过门控机制解决了RNN在处理长序列数据时的梯度问题。反问环节 𐟤” 在面试的最后，我反问了一下面试官期待怎样的候选人。他说他们更倾向于有统计学背景、具备统计学思维且理论扎实的候选人，同时对风控相关的业务知识也有一定了解。总结 𐟓 虽然这次面试已经结束了，但每次面试都是一次学习和成长的机会。希望这些反馈能帮助你在未来的职业道路上更加顺利！加油！

𐟌Ÿ探索ROI与推流背后的秘密𐟌Ÿ 𐟔 ROI，全称Return on Investment，即“投资回报率”，是衡量投资效益的重要指标。它通过计算（投资收益 - 投资成本） / 投资成本来得出，这个比值越高，说明投资的效益越好。 𐟓Š 广告系统和推荐系统的工作原理： 𐟎蠧”覈𗧔𛥃：系统会分析用户的行为、兴趣和历史互动，为用户构建精准的画像。 𐟗𚯸 内容分析：利用自然语言处理和图像识别技术，分析广告内容，提取关键词、主题和情感倾向。 𐟔„ 匹配算法：通过机器学习算法，将用户画像与广告内容特征进行匹配，确保广告与用户兴趣相符。 𐟏† 实时竞价（RTB）：在广告展示前进行实时竞价，根据广告主的出价和预算，以及用户对广告的潜在价值进行排序。 𐟎䚨‡‚老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）问题：平衡探索（寻找优质广告）和利用（推送已知高效广告）之间的关系。 𐟔적B测试：通过在线实验，对比不同算法、策略或广告的表现，以优化推荐结果。 𐟓Š 反馈机制：根据用户对广告的点击、观看时长和互动等反馈，调整推荐策略和广告排序。 𐟒𐠩℧𜘥Œ–：确保广告预算在不同渠道、时间段和用户群体中得到有效利用，以实现最大化的ROI。

本科毕业论文写作全攻略：轻松搞定！ 𐟎“ 写毕业论文其实并不难，只要掌握了一些基本步骤，你就能轻松应对！以下是一些实用的建议： 1️⃣ 查资料：首先，从你的题目中提取关键词，然后使用这些关键词和它们的近义词、相关词进行检索。找到的文献中，特别关注那些带有核心、EI、SCI、CSSCI标识的，被引量较高的优质文献。摘要可以看出这篇论文是否与你的研究内容相关，部分内容也可以用到开题报告里。 2️⃣ 开题报告和答辩：这部分有详细的指导，确保你按照要求完成。 3️⃣ 读文献：找到与你论文提纲里小标题类似的标题，主要看这部分内容，然后分类整理好。例如，“关于人脸识别技术现存问题的思考”可以归类到现状和背景里，“基于ⷂ𗂷ⷂ𗂷的人脸识别方法研究”可以归类到算法实现里。 4️⃣ 确定论文提纲：提纲一般包括：摘要、绪论、研究目的和意义、国内外研究现状、研究内容和方法、具体内容论述（多个标题）、结论、致谢、参考文献。 5️⃣ 填充内容：确认好标题后，根据小标题关键词再去查文献，然后参考他们的内容，做好每一部分的“填空题”。 6️⃣ 查重和改写：先检查是否有标点错误、错别字、语法错误、知识错误等，然后使用学校要求的查重平台进行查重。接下来就是降重，这可能是一个比较耗时的步骤。你也可以使用一些工具来帮助你自动更换语序、同义词等。 7️⃣ 提交初稿：将论文交给指导老师，根据老师的意见进行修改。 8️⃣ 定稿和答辩：毕业答辩其实并不难，只要态度好、逻辑清楚、PPT字体大一点、认真回答问题即可。 𐟔 工具推荐：查文献可以使用知网、钛学术文献平台；外文翻译可以使用Deep。希望这些建议能帮助你顺利完成毕业论文！𐟓š

论文降重6大妙招，轻松通过查重！论文降重是每个学子心中的痛，但别担心，这里为你准备了6个超实用的降重方法，让你轻松应对查重难题！ 1️⃣ 转换语句句式将句子从主动句变为被动句，虽然意思不变，但结构焕然一新。例如，将“我吃了苹果”改为“苹果被我吃了”，句式就发生了巧妙的变化。 2️⃣ 加字扩写利用知网查重的13个字重复算法，通过在句子中加入其他词语来扩展句子，使其变成全新的句子。例如，“苹果很好吃”可以扩展为“这个苹果真的非常美味，口感鲜美”。 3️⃣ 同义词替换使用同义词替换关键词和句子，让句子更加多样化。例如，“苹果”可以替换为“水果”，“好吃”可以替换为“美味”。 4️⃣ 分句法将一个长句拆分成多个短句，保持原意不变，但句式结构焕然一新。例如，“我吃了苹果和香蕉”可以拆分为“我吃了苹果，还吃了香蕉”。 5️⃣ 删除冗余如果论文字数过多，可以适当删除一些不必要的文字，使其符合学校的要求。 6️⃣ 复述法这是最高级的方法，先整体阅读段落，提取关键词和关键句子，再用自己的话复述一遍。虽然可能和原文差别较大，但只要主要意思在就可以。掌握这些方法，你的论文降重将不再是难题！记得结合自己的正文，认真梳理例子的逻辑哦！𐟓š✨

专栏内容推荐

720 x 531 · png
文本关键词提取算法总结和Python实现 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.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

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

1431 x 533 · 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

828 x 886 · png
Python使用TextRank算法提取关键词_python_脚本之家
素材来自:jb51.net
1400 x 993 · png
NLP中关键字提取方法总结和概述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 400 · jpeg
文本关键词提取算法解析 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

692 x 577 · jpeg
盘点 KeyBert、TextRank 等九种主流关键词提取算法原理及 Python 代码实现 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1343 x 557 · png
几种常见的提取关键词的算法（4）_关键字提取算法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1400 x 761 · png
NLP中关键字提取方法总结和概述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

921 x 467 · png
几种常见的提取关键词的算法（4）_关键字提取算法-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

639 x 142 · jpeg
技术干货 | 如何做好文本关键词提取？从三种算法说起
素材来自:baijiahao.baidu.com

738 x 164 · 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

1024 x 500 · jpeg
关键词提取和摘要算法TextRank详解与实战 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

811 x 331 · png
Python与自然语言处理——关键词提取算法（一） - 程序员大本营
素材来自:pianshen.com

640 x 180 · jpeg
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

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
589 x 622 · jpeg
关键词提取算法TF-IDF与TextRank - 走看看
素材来自:t.zoukankan.com

585 x 350 · jpeg
盘点 KeyBert、TextRank 等九种主流关键词提取算法原理及 Python 代码实现 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1356 x 962 · jpeg
Jieba结巴分词 - 关键词提取 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com