电子商务网站建设选择题,免费搭建平台网站,网站开发客户端,成都门户网站The question 1: 对文本数据进行关键词提取#xff0c;可以采用哪些算法#xff1f;具体实现流程是什么样的#xff1f;
一、常见的关键词提取算法#xff1a;
TF-IDF#xff08;Term Frequency-Inverse Document Frequency#xff09;:
TF-IDF是一种统计方法#xf…The question 1: 对文本数据进行关键词提取可以采用哪些算法具体实现流程是什么样的
一、常见的关键词提取算法
TF-IDFTerm Frequency-Inverse Document Frequency:
TF-IDF是一种统计方法用以评估一个词语对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。它是通过比较词频TF和逆文档频率IDF来实现的帮助识别出只在少数文档中频繁出现的词认为这些词对文档具有好的区分度。
TextRank:
TextRank是一种基于图的排序算法用于文本处理特别是在关键词提取和文摘生成中。它是通过建立文本中单词的图模型然后用PageRank算法来识别图中的重要节点单词从而提取出关键词。
LDALatent Dirichlet Allocation:
LDA是一种主题模型算法可以用于识别大规模文本数据中的主题。通过将文档集合中的每篇文档视为一个主题分布并将每个主题视为一个关键词分布LDA能够发现文档集合中的隐藏主题并据此提取关键词。
Word2Vec:
Word2Vec是一种利用神经网络将词汇表达为向量的方法。通过这种方式可以计算单词之间的相似度。虽然Word2Vec本身不直接用于关键词提取但它可以辅助识别语义上相关的词汇进而辅助关键词提取。
基于深度学习的方法:
随着深度学习技术的发展一些基于深度学习的模型如CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、BERTBidirectional Encoder Representations from Transformers等被用于文本数据的特征提取并进一步用于关键词提取。这些模型能够学习文本的深层语义信息从而提高关键词提取的准确性和效果。
二、对上述算法在适用性、准确性、计算复杂度和对上下文的理解能力进行优缺点分析
算法优点缺点TF-IDF- 简单易于理解和实现- 计算效率高适用于大规模文档集合- 能有效识别文档特定的关键词- 忽略了词语的语序和上下文信息- 对于新词或专有名词的识别能力较弱TextRank- 不需要预先训练模型简单易用- 能够基于词语的共现关系理解词语之间的相互作用- 对于处理长文本效率较低- 依赖于词语的共现关系可能不适用于语义复杂或结构紧凑的文本LDA- 能够发现文本数据的潜在主题- 适用于处理大规模文档集合- 模型训练时间较长需要调整的超参数较多- 对短文本的处理效果不佳Word2Vec- 能够捕获词语的语义信息- 生成的词向量可以用于多种NLP任务- 直接用于关键词提取时需要额外的处理步骤- 需要大量文本数据进行训练基于深度学习的方法- 能够捕捉到文本的深层次语义信息- 适用于复杂的文本处理任务- 需要大量的训练数据- 模型训练和推理计算资源消耗大- 需要专业知识进行模型调优
三、算法原理
1 TF-IDF
算法的核心思想是如果某个词语在一篇文章中出现的频率高TF高并且在其他文章中很少出现IDF高则认为这个词语具有很好的类别区分能力对文档的重要性高。
TF (Term Frequency)
词频TF指的是某个词在文档中出现的频率。这个数字通常会被规范化分母可能是文档中词的总数以避免它偏向长的文件。即某个词在文档中出现的次数除以文档中词的总数
$ \text{TF}(t, d) \frac{\text{在文档 }d \text{ 中词语 }t\text{ 出现的次数}}{\text{文档 }d\text{ 中的词语总数}} $
IDF (Inverse Document Frequency)
逆文档频率IDF是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF可以由总文档数目除以包含该词语之文档的数目然后将得到的商取对数得到。 IDF ( t , D ) log 文档总数 包含词语 t 的文档数目 1 \text{IDF}(t, D) \log \frac{\text{文档总数}}{\text{包含词语 }t\text{ 的文档数目} 1} IDF(t,D)log包含词语 t 的文档数目1文档总数
这里加1是为了避免分母为0即避免出现没有包含词语 t t t的情况。
TF-IDF
因此TF-IDF实际上是两者的乘积 TF-IDF ( t , d , D ) TF ( t , d ) × IDF ( t , D ) \text{TF-IDF}(t, d, D) \text{TF}(t, d) \times \text{IDF}(t, D) TF-IDF(t,d,D)TF(t,d)×IDF(t,D)
这里 t t t 代表一个词语 d d d 代表一篇文档 D D D 代表文档集合
TF-IDF值越高表示词语在文档中的重要性越高。这个值越大表示词语对文档的贡献越大也就是说这个词在文档中越重要。
代码实现
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import jiebatext_cn
人工智能AI和机器学习ML是21世纪最重要的技术进步之一。它们不仅推动了从自动驾驶汽车到个性化医疗的广泛应用
还有望彻底改变我们与环境的互动方式。AI指的是计算机系统执行通常需要人类智能的任务例如视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译。
ML是AI的一个子集它专注于开发能够从数据中学习并基于数据做出预测或决策的算法。将AI和ML整合到云计算中正在转变科技行业
使服务更加精细化和个性化同时确保数据安全和效率。本文旨在探索AI和ML在云计算中的作用突出它们对各个领域的影响并讨论这些技术的未来前景。
# 对中文文本进行分词
text_cn_cut .join(jieba.cut(text_cn))# 初始化TF-IDF Vectorizer设置中文停用词
vectorizer_cn TfidfVectorizer(max_features10, stop_words[的, 是, 在, 和, 了, 有]) # 提取最重要的10个词# 计算TF-IDF
tfidf_matrix_cn vectorizer_cn.fit_transform([text_cn_cut])# 获取词汇和对应的TF-IDF分数
feature_names_cn vectorizer_cn.get_feature_names_out()
scores_cn tfidf_matrix_cn.toarray().flatten()# 组合词汇和其TF-IDF分数
keywords_with_scores_cn dict(zip(feature_names_cn, scores_cn))# 打印结果
print(keywords_with_scores_cn)from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# 示例长文章
text
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are two of the most significant technological advances of the 21st century.
Not only do they power a wide range of applications, from autonomous vehicles to personalized healthcare, but they also promise
to revolutionize how we interact with our environment. AI refers to the development of computer systems that can perform tasks
normally requiring human intelligence, such as visual perception, speech recognition, decision-making, and language translation.
ML is a subset of AI that focuses on the development of algorithms that can learn from and make predictions or decisions based on data.
The integration of AI and ML into cloud computing is transforming the tech industry, enabling more sophisticated and personalized
services while ensuring data security and efficiency. This article aims to explore the role of AI and ML in cloud computing,
highlighting their impact on various sectors and discussing the future prospects of these technologies.
# 初始化TF-IDF Vectorizer
vectorizer TfidfVectorizer(stop_wordsenglish, max_features10) # 提取最重要的10个词# 计算TF-IDF
tfidf_matrix vectorizer.fit_transform([text])# 获取词汇和对应的TF-IDF分数
feature_names vectorizer.get_feature_names_out()
scores tfidf_matrix.toarray().flatten()# 组合词汇和其TF-IDF分数
keywords_with_scores dict(zip(feature_names, scores))# 输出结果
keywords_with_scores
2 TextRank
TextRank算法是一种基于图的排序算法用于文本处理任务如关键词提取和文本摘要生成。它是由PageRank算法启发而来的PageRank算法最初是由谷歌的创始人拉里·佩奇Larry Page和谢尔盖·布林Sergey Brin提出用于衡量网页的重要性。TextRank利用这一概念通过建立文本单元如句子或单词之间的关系图来识别文本中的关键元素。
TextRank算法的数学表示
TextRank算法的核心是一个基于图的评分或排序机制它将文本中的元素如单词或句子作为图中的节点而元素之间的相互关系如共现或相似性作为边。然后它使用以下公式迭代计算每个节点的得分 W S ( V i ) ( 1 − d ) d × ∑ V j ∈ I n ( V i ) w j i ∑ V k ∈ O u t ( V j ) w j k W S ( V j ) WS(V_i) (1 - d) d \times \sum_{V_j \in In(V_i)} \frac{w_{ji}}{\sum_{V_k \in Out(V_j)} w_{jk}} WS(V_j) WS(Vi)(1−d)d×∑Vj∈In(Vi)∑Vk∈Out(Vj)wjkwjiWS(Vj)
这里 W S ( V i ) WS(V_i) WS(Vi) 是节点 V i V_i Vi 的得分。 d d d 是阻尼系数通常设为0.85这是一个经验值用以模拟浏览者继续点击的概率。 I n ( V i ) In(V_i) In(Vi) 是指向节点 V i V_i Vi 的节点集合即有边指向 V i V_i Vi 的所有节点。 O u t ( V j ) Out(V_j) Out(Vj) 是节点 V j V_j Vj 指向的节点集合即 V j V_j Vj 有边指向的所有节点。 w j i w_{ji} wji 是从节点 V j V_j Vj 到 V i V_i Vi 的边的权重。 ∑ V j ∈ I n ( V i ) \sum_{V_j \in In(V_i)} ∑Vj∈In(Vi) 表示对所有指向 V i V_i Vi 的节点 V j V_j Vj 的得分进行求和。 w j i ∑ V k ∈ O u t ( V j ) w j k \frac{w_{ji}}{\sum_{V_k \in Out(V_j)} w_{jk}} ∑Vk∈Out(Vj)wjkwji 表示节点 V j V_j Vj 对 V i V_i Vi 得分贡献的比例其中 w j k w_{jk} wjk 是节点 V j V_j Vj 到它指向的每个节点 V k V_k Vk 的边的权重。
通过迭代计算每个节点的得分最终会收敛到一个稳定的值这个值反映了节点在文本中的重要性。在关键词提取的应用中节点代表单词边代表单词之间的共现关系在文本摘要的应用中节点代表句子边代表句子之间的相似性。
TextRank算法的优势在于它不需要预先的训练数据是一种无监督的方法可以直接应用于任何给定的文本。
from summa import keywordstext
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are two of the most significant technological advances of the 21st century.
Not only do they power a wide range of applications, from autonomous vehicles to personalized healthcare, but they also promise
to revolutionize how we interact with our environment. AI refers to the development of computer systems that can perform tasks
normally requiring human intelligence, such as visual perception, speech recognition, decision-making, and language translation.
ML is a subset of AI that focuses on the development of algorithms that can learn from and make predictions or decisions based on data.
The integration of AI and ML into cloud computing is transforming the tech industry, enabling more sophisticated and personalized
services while ensuring data security and efficiency. This article aims to explore the role of AI and ML in cloud computing,
highlighting their impact on various sectors and discussing the future prospects of these technologies.
# 使用TextRank算法提取关键词
extracted_keywords keywords.keywords(text, scoresTrue)# 输出提取的关键词及其分数
print(extracted_keywords)from summa.summarizer import summarizetext
Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are two of the most significant technological advances of the 21st century.
Not only do they power a wide range of applications, from autonomous vehicles to personalized healthcare, but they also promise
to revolutionize how we interact with our environment. AI refers to the development of computer systems that can perform tasks
normally requiring human intelligence, such as visual perception, speech recognition, decision-making, and language translation.
ML is a subset of AI that focuses on the development of algorithms that can learn from and make predictions or decisions based on data.
The integration of AI and ML into cloud computing is transforming the tech industry, enabling more sophisticated and personalized
services while ensuring data security and efficiency. This article aims to explore the role of AI and ML in cloud computing,
highlighting their impact on various sectors and discussing the future prospects of these technologies.
# 使用TextRank算法生成摘要通过调整ratio参数可以控制摘要的长度
generated_summary summarize(text, ratio0.2)print(generated_summary)
3 LDA
LDALatent Dirichlet Allocation是一种主题模型它允许观察到的文本集合中的每一篇文档被解释为关于一组未观察到的潜在主题的随机混合。简而言之LDA提供了一种用于从文档集合中自动发现主题的方式。LDA背后的基本思想是文档是由一组特定的主题混合生成的而每个主题则是由一组特定的词汇混合生成的。
LDA算法的原理 假设 每篇文档是由多个主题的混合生成的。每个主题是由多个词汇的分布生成的。 过程 对于文档集中的每一篇文档LDA模型都会尝试反向推理出一个潜在的主题混合这个混合定义了文档中每个词的可能来源。LDA通过重复抽样过程通常是吉布斯抽样或变分贝叶斯推断来估计这些未知的参数即文档-主题和主题-词汇的分布。
数学表示
假设我们有 D D D篇文档每篇文档由一系列词汇组成我们的目标是发现 K K K个主题。LDA模型的生成过程如下
对于每个主题 k k k中的每个词 w w w选择一个词 w w w的概率分布 ϕ k \phi_k ϕk。这是从Dirichlet分布中抽取的参数为 β \beta β。对于每篇文档 d d d 选择一个主题分布 θ d \theta_d θd。这是从Dirichlet分布中抽取的参数为 α \alpha α。对于文档中的每个词 n n n 首先从文档的主题分布 θ d \theta_d θd中选择一个主题 z d , n z_{d,n} zd,n。然后从选择的主题 z d , n z_{d,n} zd,n对应的词分布 ϕ z d , n \phi_{z_{d,n}} ϕzd,n中选择一个词 w d , n w_{d,n} wd,n。
参数 α \alpha α文档-主题分布的Dirichlet先验参数。 β \beta β主题-词汇分布的Dirichlet先验参数。 θ d \theta_d θd第 d d d篇文档的主题分布。 ϕ k \phi_k ϕk第 k k k个主题的词汇分布。 z d , n z_{d,n} zd,n第 d d d篇文档中第 n n n个词的主题。 w d , n w_{d,n} wd,n第 d d d篇文档中第 n n n个词。
目标
LDA的目标是推断两个潜在的分布文档-主题分布 θ \theta θ和主题-词汇分布 ϕ \phi ϕ。通过这些分布我们可以不仅了解文档包含哪些主题还能了解每个主题包含哪些词汇进而揭示文档集的潜在结构。
4 Word2Vec
Word2Vec是一种广泛使用的词嵌入Word Embedding技术由Google的研究团队在2013年提出。它的核心思想是通过学习词语之间的上下文关系来将每个词转换为一个固定大小的稠密向量通常称为嵌入向量使得这些向量能够捕捉到词语之间的语义和语法关系。Word2Vec的成功部分在于它能够使语义上或语法上相似的词语在向量空间中彼此接近。
Word2Vec模型有两种主要的架构连续词袋模型CBOW和跳字模型Skip-gram。
连续词袋模型CBOW
CBOW模型预测的是给定上下文中的词语例如一个词周围的词语的当前词。具体来说模型尝试从上下文中的多个源词预测目标词。这种方法特别适用于小型数据集。
跳字模型Skip-gram
与CBOW相反Skip-gram模型以当前词为输入预测它的上下文词语。换句话说给定一个特定的词模型预测它周围的词语。Skip-gram模型在大型数据集上表现更好特别是对于罕见词。
Word2Vec的数学原理
Word2Vec模型通常通过优化一个目标函数来训练。这个目标函数基于神经网络但网络的结构非常简单它没有隐藏层或者说只有一个投影层并且输出层是一个softmax层用于预测给定上下文的目标词。
对于Skip-gram模型目标函数试图最大化给定当前词$ w_c 时上下文词 时上下文词 时上下文词 w_o $出现的条件概率的对数似然 ∑ ( w o , w c ) ∈ D log p ( w o ∣ w c ) \sum_{(w_o, w_c) \in D} \log p(w_o | w_c) ∑(wo,wc)∈Dlogp(wo∣wc)
这里 D D D是所有词对目标词和上下文词的数据集。条件概率 p ( w o ∣ w c ) p(w_o | w_c) p(wo∣wc)通常通过softmax函数计算 p ( w o ∣ w c ) exp ( v w o ′ T v w c ) ∑ w ∈ V exp ( v w ′ T v w c ) p(w_o | w_c) \frac{\exp({v_{w_o}}^T v_{w_c})}{\sum_{w \in V} \exp({v_w}^T v_{w_c})} p(wo∣wc)∑w∈Vexp(vw′Tvwc)exp(vwo′Tvwc)
其中 v w c v_{w_c} vwc和 v w o ′ v_{w_o} vwo′分别是当前词 w c w_c wc和上下文词 w o w_o wo的向量表示 V V V是词汇表。
通过这种方式Word2Vec能够学习到能反映词语之间复杂关系的词向量。这些向量可以用于各种自然语言处理任务如文本相似度计算、情感分析和机器翻译。
5 DL
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