文本中的关键词提取方法_文本挖掘关键词提取

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1. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法：

2. TextRank算法：

3. LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法：

4. RAKE（Rapid Automatic Keyword Extraction）算法：

文本中的关键词提取方法可以分为以下几种：

1. TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法：

该算法根据单词在文档中出现的频率和在文集中出现的频率来计算单词的重要性。具体来说，对于每个文档，TF-IDF算法计算每个单词的TF值，即该单词在文档中出现的频率除以文档中单词总数；同时计算每个单词的IDF值，即该单词在文集中出现的文档总数的倒数的对数。将TF值和IDF值相乘即可得到每个单词的TF-IDF值，最终可以根据TF-IDF值排序得到文本中的关键词。

2. TextRank算法：

该算法基于图论中的PageRank算法，将文本中的单词看作图中的节点，使用单词之间的共现关系构建图，然后根据单词之间的权重计算单词的重要性，最终得到关键词。具体来说，TextRank算法通过迭代计算每个单词的权重，将每个单词的权重作为节点在图中的得分，然后根据得分排序得到关键词。

3. LDA（Latent Dirichlet Allocation）算法：

该算法是一种主题模型，可以根据文档中的词汇分布来发现主题。在LDA算法中，每个文档都可以表示为多个主题的混合，每个主题又可以表示为多个单词的集合。通过LDA算法可以得到每个文档中的主题分布，然后根据主题分布计算每个单词的重要性，最终得到关键词。

4. RAKE（Rapid Automatic Keyword Extraction）算法：

该算法将文本中的单词看作候选关键词，然后根据单词之间的共现关系和单词在文本中的位置来计算每个候选关键词的得分，最终得到关键词。具体来说，RAKE算法首先将文本拆分成单词，然后根据单词之间的共现关系构建一个带权无向图，将每个单词的得分定义为该单词和相邻单词之间的共现频率和单词在文本中的位置之和，最终根据得分排序得到关键词。

以上是常见的文本关键词提取方法，具体应该根据实际情况选择合适的方法。

TF-IDF、TextRank和LDA算法的使用场景http://t.csdn.cn/9BxnS