自然语言处理实战项目2-文本关键词抽取和关键词分值评估_文本关键字提取项目实战

大家好，我是微学AI，今天给大家带来自然语言处理实战项目2-文本关键词抽取和关键词分值评估。关键词抽取是自然语言处理中的重要任务，也是基础任务。

一、关键词抽取传统方法

1.基于统计的方法：

基于统计的方法是通过对一组文本进行分析，计算出每个词在文本中出现的频率和权重，然后根据一定的算法计算词语的重要性，从而抽取出关键词。常用的算法有TF-IDF（词频-逆文档频率）算法等。TF-IDF算法是通过计算一个词在文本中的词频和出现文档的逆文档频率来计算一个词的重要性。出现文档的逆文档频率越低，则该词的权重越高，即该词在文本中越关键。

2.基于规则的方法：

基于规则的方法是根据一定的规范和语言学规则，对文本进行词性标注和语法分析，然后从中提取出关键词。通常情况下，利用句子的语法结构，如主语、谓语、定语、状语等，来判断一个词的重要性，并将其作为关键词。此外，还可以结合自定义规则、英文分词等方式进行关键词提取。

3.基于语义的方法：

通过利用自然语言处理和信息检索技术，对文本进行分析，了解文本所表达的含义，从而抽取出关键词。基于语义的方法能够更准确地挖掘文本中的重要信息和隐含含义。例如，可以使用词向量模型（如Word2Vec），通过计算文本中各个词之间的相似度来判断一个词的重要性，并将其作为关键词。还可以使用LDA等主题模型，将文本抽象成一些主题，从而提取关键词。

本项目将要采用KeyBERT模型来实现关键词的抽取。

二、KeyBERT