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用 Python 单个文本中提取关键字四种超棒方法

自然语言处理分析最基本和初始步骤是关键词提取,在NLP,我们有许多算法可以帮助我们提取文本数据关键字。...本文关键字:关键字提取、关键短语提取、Python、NLP、TextRank、Rake、BERT 在我之前文章,我介绍了使用 Python 和 TFIDF 文本中提取关键词,TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取关键字进行加权...Yake 它是一种轻量级、无监督自动关键词提取方法,它依赖于单个文档中提取统计文本特征来识别文本中最相关关键词。该方法不需要针对特定文档集进行训练,也不依赖于字典、文本大小、领域或语言。...Rake Rake 是 Rapid Automatic Keyword Extraction 缩写,它是一种单个文档中提取关键字方法。...每个短语可以再通过空格分为若干个单词,可以通过给每个单词赋予一个得分,通过累加得到每个短语得分。Rake 通过分析单词出现及其与文本其他单词兼容性(共现)来识别文本关键短语。

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NLP关键字提取方法总结和概述

关键词提取方法可以在文档中找到相关关键词。在本文中,我总结了最常用关键字提取方法。 什么是关键词提取? 关键字提取文本文档检索关键字或关键短语。...这些关键词文本文档短语中选择出来并且表征了文档主题。在本文中,我总结了最常用自动提取关键字方法。 自动文档中提取关键字方法是文本文档中选择最常用和最重要单词或短语启发式方法。...4、得分最高单词选择——单词(顶点)得分最高单词到最低得分单词排序。最后,算法选择单词前 1/3。...5、关键词提取——在这一步,如果上一阶段选择单词一起出现在文本,则将它们连接为多词关键词。新构建关键字分数是单词分数总和。 该算法对每个文档单独执行,不需要一个文档语料库来进行关键字提取。...该图是加权——权重是连接词在候选关键字中一起出现次数。该图还包括与顶点本身连接(每个单词与自身一起出现在候选关键字)。

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如何使用 Python 单词创建首字母缩略词

本课展示了如何使用 Python 及其一些潜在应用程序单词制作首字母缩略词。 算法 您需要安装任何其他软件包才能运行以下代码。 空字符串开始以保存首字母缩略词。...使用 split() 函数,将提供句子划分为不同单词。 遍历单词列表,一次一个。 使用索引或切片,提取每个单词首字母。 将提取字母设为大写。 在首字母缩略词字符串末尾添加大写字母。...这是通过抓取每个音节第一个字母并存储其大写形式来完成。我们从一个空字符串开始,然后使用 split 函数将输入短语拆分为单个单词。...使用 for 循环,遍历单词列表,使用 upper() 方法将第一个字母更改为大写。然后,将该大写字符附加到首字母缩略词字符串。处理输入句子所有单词后,将返回整个首字母缩略词并显示在控制台中。...单个单词。如果输入短语包含一个单词,则该函数应从其第一个字母创建一个首字母缩略词。 特殊字符。如果输入短语在单词之间包含特殊字符或符号,请跳过。 大写字母。

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CVPR 2021 | 用于文本识别的序列到序列对比学习

这个操作能够在单词级别从每张图像中提取几对正对和多个负例子进行对比。为了让文本识别产生有效视觉表示,作者进一步提出了新增强启发式方法、不同编码器架构和自定义投影头。...其中关键思想是对于序列单个元素保持位置信息同时应用对比学习。为此作者引入了一个实例映射函数序列特征图中每连续几帧中产生一个实例用于对比学习。...如图1所示,作者提出框架由以下五个部分组成,随机数据增强模块将一张图像随机变换为两种增强图像,基本编码器f提取一对增强图像列表示,可选投影头使用一个小辅助网络对表示进行进一步变换,实例映射函数投影帧产生实例...为此作者避免了一些特定变换。图2说明了不同增强类型包括垂直裁剪、模糊、随机噪声和不同透视变换。基本编码器增强图像提取列表示一次提取了视觉特征和上下文特征图。...此外,在之前论文中,特征图被视为一个单一表示,而在文本识别,它最终被解码为一系列表示。 ? 图3.

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如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据

矢量每个位置值可以用编码文档每个单词出现个数或频率填充。...接下来输出类型可以看出,编码向量是一个稀疏向量。而最后输出是编码向量数组版本,其表达含义是,索引值为 7 单词出现次数为 2,其余单词出现次数为 1。...print(vector.shape) print(vector.toarray()) 文档中学习 8 个单词得到索引,并且每个单词在输出向量中被分配唯一整数索引值。...最后,第一个文档被编码为一个8元素稀疏数组,我们可以结果其他单词查看诸如“the”,“fox”和“dog”等不同值最终评分。...词汇量过大又将导致需要非常大矢量来编码文档,从而对内存产生很大要求,同时拖慢算法速度。 这里有一个巧妙解决方法,即建立单词单向散列表,进而将每个单词转换为整数。

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逐步理解Transformers数学原理

其中N是所有单词列表,并且每个单词都是单个token,我们将把我们数据集分解为一个token列表,表示为N。 获得token列表 (表示为N) 后,我们可以应用公式来计算词汇量。...这些embedding可以使用谷歌Word2vec (单词矢量表示) 找到。在我们数值示例,我们将假设每个单词embedding向量填充有 (0和1) 之间随机值。...维度值表示embedding向量维度,在我们情形下,它是5。 继续计算位置embedding,我们将为下一个单词 “you” 分配pos值1,并继续为序列每个后续单词递增pos值。...这些操作对于转换输入数据和提取有意义表示形式至关重要。 在多头注意力(multi-head attention)机制内部,单个注意层由几个关键组件组成。...在下一步,我们将再次执行类似于用于获取query, key, 和value矩阵过程线性转换。此线性变换应用于多个头部注意获得级联矩阵。

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如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据

矢量每个位置值可以用编码文档每个单词出现个数或频率填充。...接下来输出类型可以看出,编码向量是一个稀疏向量。而最后输出是编码向量数组版本,其表达含义是,索引值为 7 单词出现次数为 2,其余单词出现次数为 1。...print(vector.shape) print(vector.toarray()) 文档中学习 8 个单词得到索引,并且每个单词在输出向量中被分配唯一整数索引值。...最后,第一个文档被编码为一个8元素稀疏数组,我们可以结果其他单词查看诸如“the”,“fox”和“dog”等不同值最终评分。...词汇量过大又将导致需要非常大矢量来编码文档,从而对内存产生很大要求,同时拖慢算法速度。 这里有一个巧妙解决方法,即建立单词单向散列表,进而将每个单词转换为整数。

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独家 | 逐步理解Transformers数学原理

其中N是所有单词列表,并且每个单词都是单个token,我们将把我们数据集分解为一个token列表,表示为N。 获得token列表 (表示为N) 后,我们可以应用公式来计算词汇量。...这些embedding可以使用谷歌Word2vec (单词矢量表示) 找到。在我们数值示例,我们将假设每个单词embedding向量填充有 (0和1) 之间随机值。...维度值表示embedding向量维度,在我们情形下,它是5。 继续计算位置embedding,我们将为下一个单词 “you” 分配pos值1,并继续为序列每个后续单词递增pos值。...这些操作对于转换输入数据和提取有意义表示形式至关重要。 在多头注意力(multi-head attention)机制内部,单个注意层由几个关键组件组成。...在下一步,我们将再次执行类似于用于获取query, key, 和value矩阵过程线性转换。此线性变换应用于多个头部注意获得级联矩阵。

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特征工程(二) :文本数据展开、过滤和分块

坐标轴表示单个单词,它们是词袋表示下特征,空间中点表示数据点(文本文档)。 有时在数据空间中查看特征向量也是有益。 特征向量包含每个数据点中特征值。 轴表示单个数据点和点表示特征向量。...对于统计模型而言,出现在一个或两个文档单词更像噪声而非有用信息。例如,假设任务是根据他们 Yelp 评论对企业进行分类,并且单个评论包含"gobbledygook"这个词。...但是,如何文本中发现并提取它们呢?一种方法是预先定义它们。如果我们努力尝试,我们可能会找到各种语言全面成语列表,我们可以通过文本查看任何匹配。这将是非常昂贵,但它会工作。...因此,短语检测(也称为搭配提取似然比检验提出了以下问题:给定文本语料库中观察到单词出现更可能是两个单词彼此独立出现模型中生成,或者模型两个词概率纠缠? 这是有用。让我们算一点。...但有时单个单词太简单,不足以将文本某些信息封装起来。为了解决这个问题,人们寄希望于比较长序列。

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如何解决90%NLP问题:逐步指导

我们数据集是一个句子列表,所以为了让我们算法数据中提取模式,我们首先需要找到一种方法来表示我们算法可以理解方式,即作为数字列表。...例如,我们可以在数据集中构建所有唯一单词词汇表,并将唯一索引与词汇表每个单词相关联。然后将每个句子表示为与我们词汇表不同单词数量一样长列表。...在此列表每个索引处,我们标记给定单词在句子中出现次数。这被称为Bag of Words模型,因为它是一种完全忽略句子单词顺序表示。这如下图所示。 ?...左边句子,右边表示。向量每个索引代表一个特定单词。 可视化嵌入 我们在“社交媒体灾难”示例词汇量大约有20,000个单词,这意味着每个句子都将表示为长度为20,000向量。...接下来,我们将尝试一种方法来表示可以解释单词频率句子,看看我们是否可以我们数据获取更多信号。

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如何解决90%NLP问题:逐步指导

我们数据集是一个句子列表,所以为了让我们算法数据中提取模式,我们首先需要找到一种方法来表示我们算法可以理解方式,即作为数字列表。...例如,我们可以在数据集中构建所有唯一单词词汇表,并将唯一索引与词汇表每个单词相关联。然后将每个句子表示为与我们词汇表不同单词数量一样长列表。...在此列表每个索引处,我们标记给定单词在句子中出现次数。这被称为Bag of Words模型,因为它是一种完全忽略句子单词顺序表示。这如下图所示。 ?...左边句子,右边表示。向量每个索引代表一个特定单词。 可视化嵌入 我们在“社交媒体灾难”示例词汇量大约有20,000个单词,这意味着每个句子都将表示为长度为20,000向量。...接下来,我们将尝试一种方法来表示可以解释单词频率句子,看看我们是否可以我们数据获取更多信号。

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python核心编程(正则表达式)

1-2 匹配由单个空格分隔任意单词对,也就是姓和名。 1-3 匹配由单个逗号和单个空白符分隔任何单词单个字母,如姓氏首字母。 1-4 匹配所有有效Python 标识符集合。...1-17 判断在redata.tex 中一周每一天出现次数(换句话说,读者也可以计算所选择 年份每个月中出现次数)。...1-18 通过确认整数字段第一个整数匹配在每个输出行起始部分时间戳,确保在 redata.txt 没有数据损坏。 创建以下正则表达式。 1-19 提取每行完整时间戳。...1-20 提取每行完整电子邮件地址。 1-21 仅仅提取时间戳月份。 1-22 仅仅提取时间戳年份。 1-23 仅仅提取时间戳时间(HH:MM:SS)。...1-26 使用你电子邮件地址替换每一行数据电子邮件地址。 1-27 时间戳中提取月、日和年,然后以“月,日,年”格式,每一行仅仅迭代一次。 处理电话号码。

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Python 自然语言处理实用指南:第一、二部分

在搜索引擎返回相关结果,到自动完成您在电子邮件输入下一个单词自然语言中提取见解好处显而易见。...在此示例,我们将创建一个基本词袋分类器,以对给定句子语言进行分类。 设置分类器 在此示例,我们将选择西班牙语和英语句子: 首先,我们将每个句子拆分成一个单词列表,并将每个句子语言作为标签。...虽然我们已经介绍了基本词袋(BoW)表示形式,但不足为奇是,还有一种更为复杂表示文本数据方式称为嵌入。 BoW 向量充当句子单词计数,而嵌入有助于数字上定义某些单词实际含义。...我们简单地循环浏览文档所有单词 GLoVe 字典中提取嵌入物,然后计算所有这些向量平均值。...porter = PorterStemmer() 然后,我们只需在单个单词上调用这个词干提取实例,并打印结果。在这里,我们可以看到 Porter 词干提取器返回词干一个例子。

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Image Captioning(1)

可以通过多种方式将CNN输出与下个RNN相连,但是在所有的方式CNN中提取特征向量都需要经历一些处理步骤才能用作RNN第一个单元输入。...训练你模型时,它是指图像标注对数量,用于在每个训练步骤修改模型权重。 vocab_threshold - 它是指在将单词用作词汇表一部分之前,单词必须出现在训练图像标注总次数。...在代码片段line 1,标注每个字母都转换为小写,且nltk.tokenize.word_tokenize 函数用于获取字符串值token列表。...', ] 然后将此token列表转换为整数列表,其中,词汇表每个不同单词都具有各自相关联整数值: [0, 3, 98, 754, 3, 396, 207, 139, 3, 753, 18...在这个列表每个训练标注都有一个entry(其中,值用于存储相应标注长度)。 在下面的代码单元格,我们使用此列表输出每个长度训练数据标注总数。 接下来你会看到,大多数标注长度为10。

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【文本检测与识别白皮书-3.2】第三节:常用文本识别模型

在CRNN底部,卷积层自动每个输入图像中提取一个特征序列。在卷积网络基础上,建立一个递归网络,由卷积层输出,对特征序列每一帧进行预测。...CRNN方法使用带有单词级标签合成文本作为训练数据,这与PhotoOCR非常不同,后者使用790万个带有字符级注释真实单词图像进行训练。...直观地说,TextSnake能够改变其形状,以适应文本实例变化,如旋转、缩放和弯曲。 数学上讲,由几个字符组成文本实例t可以视为一个有序列表S (t)。...TCL map被TR map进一步掩盖,因为TCL自然是TR一部分。为了执行实例分割,鉴于TCL彼此不重叠,使用不相交集。采用跨越式算法提取中轴点列表,最后对文本实例进行重构。...使用不相交集,可以有效地将TCL像素分离为不同文本实例。 最后,设计了一种跨步算法,提取出表示文本实例形状和过程有序点列表,并对文本实例区域进行重构。

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5分钟速览python正则表达式常用函数

01 Re概览 Re模块是python内置模块,提供了正则表达式在python所有用法,默认安装位置在python根目录下Lib文件夹(如 ..\Python\Python37\Lib)。...全搜索:findall/finditer 几乎是最常用正则表达式函数,用于寻找所有匹配结果,例如在爬虫信息提取,可非常方便地提取所有匹配字段 import re pattern = re.compile...,当无匹配对象时,返回一个空列表。...res = pattern.finditer(text1) for r in res: print(r.group()) """ is re test """ 当匹配模式串较为简单或者单词调用时...04 总结 pythonre模块提供了正则表达式常用方法,每种方法都包括类方法调用(如re.match)或模式串实例调用(pattern.match)2种形式 常用匹配函数:match/fullmatch

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自然语言处理:基础到RNN和LSTM(下)

词袋是一种以表格格式表示数据方法,其中列表示语料库总词汇表,每一行表示单个观察。单元格(行和列交集)表示在该特定观察列表单词数。...行表示单词嵌入空间维度,列表示词汇表单词。 为了将一个样本转换成它嵌入形式,将其独热编码形式每个单词乘以嵌入矩阵,为样本提供单词嵌入。 ?...需要记住一件事是,这里One -hot编码仅仅是指在词汇表单词位置处值为1n维向量,其中n是词汇表长度。这些热编码来自词汇表,而不是从一批观察结果中提取。...概念上讲,它们与标准神经网络不同,因为RNN标准输入是一个单词,而不是标准神经网络整个样本。这使得网络能够灵活地处理不同长度句子,而标准神经网络由于其固定结构而无法做到这一点。...RNN将句子每个单词视为时间“t”发生单独输入,并使用“t-1”处激活值,作为时间“t”处输入之外输入。下图显示了RNN体系结构详细结构。

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GitHub超1.5万星NLP团队热播教程:使用迁移学习构建顶尖会话AI

如何在少于250行、带注释训练代码(具有分布式和FP16选项)中提取3k+行竞争代码 如何在云实例上以不到20美元价格训练该模型,或者使用教程提供开源预训练模型 随教程赠送预训练模型 https...如何从这些不同上下文中为模型建立输入? 简单方法之一就是将上下文段按单个顺序连接起来,然后将答案放在最后。然后可以通过继续执行序列来逐个令牌地生成答复令牌: ?...添加以上信息一种简单方法是为单词,位置和句段构建三个并行输入序列,并将它们融合为一个序列,对三种类型嵌入进行求和:单词,位置和句段嵌入: ? 实例代码: ?...这些特殊令牌方法分别将我们五个特殊令牌添加到令牌生成器词汇表,并在模型创建五个附加嵌入。 现在,角色,历史记录和回复上下文开始构建输入序列所需一切都有了。一个简单示例: ?...(目前在最大p3.16xlarge AWS实例上,该费用还不到25美元),其结果接近在ConvAI2比赛获得SOTAHits@1(超过79), perplexity(20.5)furthermore1

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“London”出发,8步搞定自然语言处理(Python代码)

在NLP,我们把这种将一个任何形式语言词汇还原为一般形式过程称为词形还原,它能找出句子每个单词最基本形式。 同样,这也适用于英语动词。...我们目标是构建一棵依存树,其中树根处是占据支配地位主要动词,简称主词,处于依存地位词: ? 但我们可以更进一步。除了识别每个单词主词外,我们还可以预测这两个单词之间依存关系类型: ?...第六步(b):寻找名词短语 到目前为止,我们已经把句子每个单词视为一个单独实体,但有时这些表示单个想法或事物词组合在一起会更有意义。...这些名词包含一些现实存在东西,比如“伦敦”“英格兰”“英国”表示地图上某个地理位置。有了这些信息,我们就可以使用NLP自动提取文档中提到真实世界位置列表。...以下是在我们文档为“伦敦”一词运行共识解析结果: ? 通过将共指消解与依存树、命名实体信息相结合,我们可以该文档中提取大量信息!

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Java 8Lambda 和 Stream (from Effective Java 第三版)

程序用户指定字典文件读取每个单词并将单词放入 map 。...map 值是包含按字母顺序排列共享形式所有单词列表。字典处理完毕后,每个列表都是一个完整相同字母异序词组。...它们分别返回一个集合,一个列表和一个程序猿指定集合类型。有了这些知识,我们可以编写一个流管道来频率表中提取前十个列表。...该函数接收一个单词,“提取(extraction)”实际上是一个表查找:绑定方法引用 freq::get 在频率表查找单词并返回单词在文件中出现次数。...最后,我们在比较器上调用 reverse,因此我们将单词【出现频率】最频繁到最不频繁进行排序。然后将流限制为十个单词并将它们收集到一个列表是一件简单事情。

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