在自然語言處理領(lǐng)域進一步提升，處理海量文本文件的關(guān)鍵是提取用戶XXX關(guān)心的問題。無論是長文本還是短文本營造一處，我們都可以通過幾個關(guān)鍵詞來窺視整個文本的主題改革創新。同時，無論是基于文本的推薦還是基于文本的搜索取得顯著成效，對文本關(guān)鍵字的依靠性也很大新模式。關(guān)鍵詞提取的正確性直接關(guān)系到推薦系統(tǒng)或搜索系統(tǒng)的XXX終效果。因此估算，關(guān)鍵字提取是文本挖掘領(lǐng)域的一個重要組成部分講理論。從文本中提取關(guān)鍵詞有三種方法：監(jiān)督、半監(jiān)督和無監(jiān)督不要畏懼。監(jiān)督關(guān)鍵字提取算法是將關(guān)鍵字提取算法構(gòu)造為兩類問題來判定文檔中的詞或短語是否為關(guān)鍵字服務為一體。由于這是一個分類問題問題，因此有必要提供標(biāo)記的練習(xí)猜測。練習(xí)語料庫用于練習(xí)關(guān)鍵詞提取模型全會精神。根據(jù)該模型系統穩定性，對需要提取關(guān)鍵字的文檔的關(guān)鍵字提取算法進(jìn)行了半監(jiān)督。構(gòu)造關(guān)鍵詞提取模型只需要少量的練習(xí)數(shù)據(jù)集中展示，然后利用模型對新文本進(jìn)行檢查實力增強。關(guān)鍵字提取，手動篩選這些關(guān)鍵字探索創新，并將篩選后的關(guān)鍵字添加到培訓(xùn)集以重新培訓(xùn)模型帶來全新智能。無監(jiān)督的方法不需要手動標(biāo)記語料庫。一些方法被用來尋找文本中更重要的詞作為關(guān)鍵字并提取關(guān)鍵字新產品。監(jiān)督文本關(guān)鍵字提取算法要求人工成本高新型儲能，現(xiàn)有的文本關(guān)鍵字提取主要采用無監(jiān)督關(guān)鍵字提取，適用性強新品技。文本關(guān)鍵字提取的過程如下：無監(jiān)督文本關(guān)鍵字提取流程圖無監(jiān)督關(guān)鍵字提取算法可分為三類：基于統(tǒng)計特征的關(guān)鍵字提取範圍、基于詞圖模型的關(guān)鍵字提取和基于主題模型的關(guān)鍵字提取〖檶嵶?；诮y(tǒng)計特征的文本關(guān)鍵字提取算法基于統(tǒng)計特征的關(guān)鍵字提取算法基于統(tǒng)計特征的關(guān)鍵字提取算法是利用文檔中的統(tǒng)計信息提取關(guān)鍵字空間廣闊。一般情況下，文本經(jīng)過預(yù)處理得到候選詞集提供深度撮合服務，然后通過特征值量化從候選詞集中獲得關(guān)鍵詞服務品質。基于統(tǒng)計特征的關(guān)鍵詞提取方法的關(guān)鍵是采用何種特征值量化指標(biāo)事關全面。

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