嘿,大家好!今天我要和大家分享一个有趣的话题:如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词。你知道吗,社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分。每天,我们都会在社交媒体上发布各种各样的内容,包括文字、图片、视频等等。但是,这些海量的数据中,如何找到我们感兴趣的关键词呢?
在如今信息爆炸的时代,我们需要快速而准确地从海量数据中找到我们所需的信息。对于开发人员来说,如果能够通过编程的方式,自动提取关键词,就能够节省大量的时间和精力。今天,我要向大家介绍的是一款高效识别关键词的API接口,它可以帮助用户轻松找到所需的信息。
对文本进行自动摘要的提取和关键词的提取,属于自然语言处理的范畴。提取摘要的一个好处是可以让阅读者通过最少的信息判断出这个文章对自己是否有意义或者价值,是否需要进行更加详细的阅读;而提取关键词的好处是可以让文章与文章之间产生关联,同时也可以让读者通过关键词快速定位到和该关键词相关的文章内容。 文本摘要和关键词提取都可以和传统的 CMS 进行结合,通过对文章 / 新闻等发布功能进行改造,同步提取关键词和摘要,放到 HTML 页面中作为 Description 和 Keyworks。这样做在一定程度上有利于搜索
在全球首位AI软件工程师和人类历史上首位具身智能AI机器人出现后,AI的高速发展已经逐渐在很多方面影响和改变着我们的工作和生活的方式。与之同时出现了很多开源版本的AI软件工程师,如:Open Devin—一个少编码、多创造的开源AI软件工程师和本文要介绍的Devika—一款代理人工智能软件工程师。
在我之前的文章中,我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词,TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权,因此它的缺点之一是不能应用于单个文本。
阅读本文及源码,可以和小编一起学到 xpath 表达式爬取数据,多进程爬取,pandas 基本操作,pyecharts 可视化,stylecloud 词云,文本余弦相似度相似度,KMeans,关键词提取算法:TextRank,TF-IDF,LDA 主题模型。
在自然语言处理领域,我们有一种类型的问题是如何在一堆文本中提取出核心词/句子。而无论是对于长文本还是短文本,往往几个关键词就可以代表整个文本的主题思想。同时,在很多推荐系统中,由于无法直接就整体文本进行利用,往往会现对文本进行汇总,常用的方法就是embedding或者关键词抽取,关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。让我们看下有哪些快速上手可用的方法。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 一、关键词提取概述 关键词是能够表达文档中心内容的词语,常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支,是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。 从算法的角度来看,关键词提取算法主要有两类:无监督关键词提取方法和有监督关键词提取方法。 1、无监督关键词提取方法 不需要人工标注的语料,利用某些方法发现文本中比较重要的词作为关键词,进
最近由于项目中需要抓取维基百科,百度百科,Google News的数据,做了些研究。维基百科开放性做的好,用强大的API支持查询,不过中文的API貌似是基于繁体的,而且中文的维基信息太少了,有些关键词没有对应的词条。于是目标转向百度百科。百度百科的词条确实很丰富,一般的关键词基本都有对应的词条。不过百度百科的词条对应的html页面的连接是这样的 baike.baidu.com/view/0000.html 。0000对应的是某个词条了。要想根据URL来获取就首先需要把关键词转换成对应的数字。通过httpwa
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中,我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
提取文本关键词是很常见的一个需求,比较常见简单的算法,像 TF-IDF 就可以用来关键词提取。
HanLP是由一系列模型与算法组成的Java工具包,目标是促进自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP具备功能完善、性能高效、架构清晰、语料时新、可自定义的特点。
自然语言处理(Natural Language Process,简称NLP),是一款基于人工智能技术,为各行各业的企业和开发者提供的针对文本智能化分析及处理的云服务,意在帮助用户高效处理文本数据,实现数字化和智能化转型。
腾讯云自然语言处理(Natural Language Process,NLP),正式发布 v1.0 版本。产品依托于海量中文语料累积,全面覆盖了从词法、句法到篇章等各个粒度的NLP能力。其中,词法分析包括智能分词、命名实体识别等;句法分析包括文本纠错、句向量等;篇章分析包括情感分析、敏感词识别、文本审核等。
促进了人工智能技术的应用和发展。Midjourney AI的研究和开发工作,为人工智能技术的应用提供了新的思路和方法,有助于推动人工智能技术的不断发展和创新。
專 欄 ❈yonggege,Python中文社区专栏作者 博客:https://www.zhihu.com/people/yonggege ❈ 0. 写在前面 本文目的,利用TF-IDF算法抽取一篇文章中的关键词,关于TF-IDF,可以参考TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 - 阮一峰的网络日志。 TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词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。(百度百科) TF(Term Frequency)词频,某个词在文章中出现的次数或频率,如果某
当前的资讯聚合时代,用户阅读新闻的习惯已经从网页端逐渐转向了手机App,而且越来越青睐新闻资讯类App的内容个性化推荐功能。新闻资讯的个性化阅读已经是大势所趋,这背后就有自然语言处理技术的帮助。
脆弱目标检测工具v1.0.0.2 功能介绍 bug修复 1.修复shodan 提取IP只能提取一页 原因参数填写错误。 2.修复fofa vip等级较高的情况下提取ip一页。 未修复bug 1.不能在shodan 输入漏洞关键词中添加数字。 功能更新 1.添加win10 皮肤 2.添加censys api 接口 友情说明 1.可能该工具不支持老系统如 Windows2 📷 脆弱目标检测工具v1.0.0.2 功能介绍 bug修复 1.修复shodan 提取IP只能提取一页 原因参数填写错误。 2.修复f
在日常生活中充满了各种各样的信息,这些信息千变万化。文本语言作为信息传递的一种载体,同样面临有用信息和无用信息糅杂在一起的问题。关键字提取帮助用户在众多文本信息中快速提取出关键信息和核心内容,节省时间提高效率。
“可以将 LlamaIndex 视为外部数据和 LLM 连接在一起的黑匣子。”在 Zilliz 组织的网络研讨会中,LlamaIndex 的联合创始人兼首席执行官 Jerry Liu 曾这样说道。
(1)采用iTunes API做个小实验,利用关键词来生成JSON数据结果集。iTunes是由Apple公司提供的一个音乐服务,任何人都可以利用iTunes服务来查找歌曲、艺术家和专辑。在查找的时候需要把搜索关键词添加到iTunes API URL的后面。
KeyBERT Taipy Kenneth Leung 数据科学 机器学习 由Marylou Fortier拍摄的照片(Unsplash) 随着来自社交媒体、客户评论和在线平台等来源的文本数据数量呈指数级增长,我们必须能够理解这些非结构化数据。
在自然语言处理领域,处理海量的文本文件最关键的是要把用户最关心的问题提取出来。而无论是对于长文本还是短文本,往往可以通过几个关键词窥探整个文本的主题思想。与此同时,不管是基于文本的推荐还是基于文本的搜索,对于文本关键词的依赖也很大,关键词提取的准确程度直接关系到推荐系统或者搜索系统的最终效果。因此,关键词提取在文本挖掘领域是一个很重要的部分。 关于文本的关键词提取方法分为有监督、半监督和无监督三种: 1 有监督的关键词抽取算法 它是建关键词抽取算法看作是二分类问题,判断文档中的词或者短语是或者不是关键词
【新智元导读】作者Geethika Bhavya Peddibhotla列出了49个人工智能领域常用的API,包括机器学习和预测、人脸和图像识别、文本和情感分析以及翻译。下文只是列举式陈述,有其他推荐
以下文章来自知乎,作者Bill Tong。Bill Tong,上海交通大学管理科学与工程博士,曾出版《在线文本数据挖掘》一书。
摘要:本篇从理论到实际介绍了NLP领域常见的关键词提取技术。首先介绍了业务背景,包括NLP四大任务介绍、关键词提取是一种NER任务、线上使用关键词提取技术场景;然后重点详解了关键词提取技术,包括关键词提取技术整体流程、分词介绍、无监督学习提取关键词、有监督学习提取关键词;最后分别从无监督学习和有监督学习源码实践了关键词提取技术。对关键词提取技术感兴趣并希望应用到实际项目中的小伙伴能有所帮助。
关键词是能够表达文档中心内容的词语,常用于计算机系统标引论文内容特征、信息检索、系统汇集以供读者检阅。关键词提取是文本挖掘领域的一个分支,是文本检索、文档比较、摘要生成、文档分类和聚类等文本挖掘研究的基础性工作。
本文一步步为你演示,如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”,不妨尝试一下。 📷 需求 好友最近对自然语言处理感兴趣,因为他打算利用自动化方法从长文本里提取关键词,来确定主题。 他向我询问方法,我推荐他阅读我的那篇《如何用Python从海量文本提取主题?》。 看过之后,他表示很有收获,但是应用场景和他自己的需求有些区别。 《如何用Python从海量文本提取主题?》一文面对的是大量的文档,利用主题发现功能对文章聚类。而他不需要处理很多的文档,也没有聚类的需求,但是需要处理的每篇文
TF-IDF :用于反映一个词对于某篇文档的重要性。过滤掉常见的词语,保留重要的词语
摘要:本篇从理论到实践介绍了超好用的无监督关键词提取算法Keybert。首先介绍了调研背景;然后重点介绍了什么是Keybert、KeyBERT提取关键词流程和如何通过MSS和MMR算法解决多样性问题;最后从实践的角度介绍了KeyBERT的安装、使用以及影响效果的因素。对于希望使用无监督学习算法抽取关键词的小伙伴可能有帮助。
TextRank是一种用于文本摘要和关键词提取的算法,它使用图模型来分析文本中的句子之间的关联度,并根据关联度对句子进行排序。TextRank4ZH是TextRank的一个针对中文文本的实现。在本篇文章中,我们将介绍如何使用Python中的TextRank4ZH来进行文本摘要和关键词提取的基本操作。
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jieba除了上一篇介绍的基本功能--分词之外,还可以进行关键词提取以及词性标注。
面对每天海量的arxiv论文,以及AI极速的进化,我们人类必须也要一起进化才能不被淘汰。ChatPaper是一款论文总结工具。AI用一分钟总结论文,用户用一分钟阅读AI总结的论文。
温馨提示:本文中Alfred是Mac平台的工具,不适用于其他平台。 Alfred是Mac平台上被很多人吹爆的一款效率提升软件,我刚毕业工作的时候就看到公司内网有人推荐,但没有尝试。 后来我跳槽后自己买了Macbook pro,在努力把笔记本打造成高效开发工具时,又重新发现了这个app,又毫不犹豫的购买了Powerpack,结合一些workflow,很多繁琐的工作变得非常简单,比如之前百度搜索一个东西,需要打开浏览器,然后打开百度,再输入要搜的词,再点搜索一套组合拳下来几十秒就过去了,有了Alfred 快捷键+触发词+搜索词+回车 几秒钟搞定。下图是我最近一月来每天的Alfred的使用频率,工作日平均每天有30+次的使用率。
在当今互联网的竞争激烈时代,网站的SEO优化至关重要。而关键词是SEO优化的核心,选择恰当的关键词能够带来更多的流量和用户。本文将为您揭秘一项SEO黑科技:如何利用Python爬虫打造智能关键词聚合工具。通过这个工具,您可以快速地扫描和聚合与您网站相关的关键词,为您的SEO优化提供更准确的参考。
如何将合适的游戏文本打上正确的关键词标签,并将内容推送给恰当的用户成为一个重要的课题。
在如今激烈竞争的网络世界中,如何提升网站的搜索曝光率成为了每个站长和营销人员都关注的重要问题。在这方面,Python爬虫可成为您的得力助手,通过扩展网站关键词,更好地满足用户搜索需求,提升网站在搜索引擎中的曝光率。本文将为您介绍如何利用Python爬虫实现网站关键词扩展,以及如何在搜索引擎中获得更多的曝光机会,促进网站的增长和发展。
C++11标准支持正则表达式后,使用正则表达式查找、提取、替换字符串就无需使用第三方开源库。
关键词是代表文章重要内容的一组词,在文献检索、自动文摘、文本聚类/分类等方面有着重要的应用。现实中大量的文本不包含关键词,这使得便捷获取文本信息更困难,所以自动提取关键词技术具有重要的价值和意义。
《无问西东》讲述了四代人清华人,在矛盾与期待中不断找寻自我、砥砺前行的故事。上映后得到了广泛的关注,也引发了强烈的讨论。本文首先通过爬虫技术,从豆瓣上获得相关短评内容与打分,然后观察打分分布,划分正负偏好,最后进行分词与关键词提取,观察正向、负向偏好之间关键词差异。 爬取豆瓣短评 寻找链接 首先在浏览器打开豆瓣主页,搜索无问西东电影,可以看到下面的短评板块,点击“更多短评”可以进入短评的专属页面,此页面是一个GET类的url:“https://movie.douban.com/subject/687
本文主要由以下四部分组成:文本基本处理,文本语义分析,图片语义分析,语义分析小结。先讲述文本处理的基本方法,这构成了语义分析的基础。接着分文本和图片两节讲述各自语义分析的一些方法,值得注意的是,虽说分为两节,但文本和图片在语义分析方法上有很多共通与关联。最后我们简单介绍下语义分析在广点通“用户广告匹配”上的应用,并展望一下未来的语义分析方法
Power Query中提取网页数据内容的函数是Web.Contents,我们来看下这个函数的用法及解释。
在银行、保险、证券等金融领域和政务领域中,经常存在大量的文档和单据需要人工进行整理、提炼和归档,这些工作会花费大量的人力和时间。这时,可以使用词法分析(智能分词、词性标注、命名实体识别)、关键词提取和文本分类接口,首先对大量的金融或政务文档进行分类,然后再进行文本资料的关键信息抽取和结构化排布,可以有效地辅助人工来处理各种文档和单据,降低人力成本。
下载最新版本的workflow文件双击使用Alfred打开即可,workflow也已提交到Packal。
利用计算机将大量的文本进行处理,产生简洁、精炼内容的过程就是文本摘要,人们可通过阅读摘要来把握文本主要内容,这不仅大大节省时间,更提高阅读效率。但人工摘要耗时又耗力,已不能满足日益增长的信息需求,因此借助计算机进行文本处理的自动文摘应运而生。近年来,自动摘要、信息检索、信息过滤、机器识别、等研究已成为了人们关注的热点。
你想找什么东西,只需要在搜索引擎上输入关键词,它就会把“相关记忆”给你提取出来。这也就是 Rewind 这款搜索引擎想解决的问题。
获取网络数据的方式很多,常见的是先抓取网页数据(这些数据是html或其它格式的网页源代码),再进行网页数据解析,而有的网站则直接提供了数据文件供下载,还有的网站提供了Web API供用户使用。后两种方式一般能获得直接的数据,不需要再进行解析。
支持中文分词(N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注),命名实体识别(中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别),关键词提取,自动摘要,短语提取,拼音转换,简繁转换,文本推荐,依存句法分析(MaxEnt依存句法分析、CRF依存句法分析)
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