用Python 从单个文本中提取关键字的四种超棒的方法

发布网友发布时间：2024-10-04 18:55

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热心网友时间：2024-11-01 21:12

本文将向你展示四种在Python中从单个文本中提取关键字的有效方法：Rake、Yake、TextRank和KeyBERT。让我们逐一了解它们的特点和应用。

1. Yake

Yake是一种无需训练的轻量级关键词提取工具，它基于统计文本特征来识别关键信息。Yake通过五个特征，如大写处理、词位置、词频、上下文关系和词在句子中的频率，为每个关键词分配得分。它的Python实现允许你定制参数，如检索的关键词数量和是否使用停用词列表。

Rake专注于提取关键短语，它通过分割文档、去除停用词和分析单词共现来识别关键内容。Rake的公式将单词的度（共现频率）除以词频，得出每个候选短语的得分，前三分之一的短语被选为关键词。

TextRank基于PageRank算法，通过单词共现构建图，对关键字进行排序。它考虑单词在窗口内的共现关系，对文档进行无监督处理，提取出关键信息。

KeyBERT利用SBERT模型生成文档嵌入，并通过余弦相似度找出与文档最相似的关键短语。这个方法强调了句子级别的相似性，可以生成文档的关键描述。

以上四种方法各具特色，可以根据实际需求选择适合的工具来提取文档中的关键信息。