java 自然语言处理 关键字提取

Java自然语言处理中的关键字提取可以通过以下步骤实现：

1. 预处理文本，包括分词、去除停用词、词性标注等。

2. 统计每个词出现的次数，以及每个词在不同文本中出现的次数。

3. 计算每个词的TF-IDF值，以此作为该词的重要性权重。

4. 根据TF-IDF值排序，选取排名前N的词作为关键字。

5. 可以通过人工干预的方式，对选取的关键字进行调整和筛选。

Java自然语言处理中常用的工具包包括：Stanford CoreNLP、HanLP、Jieba等。这些工具包提供了分词、词性标注、命名实体识别、关键字提取等常用功能，可供开发者使用。

相关问题

Java 短信关键字提取

在Java中，短信关键字提取通常涉及自然语言处理（NLP）技术，特别是文本挖掘的一部分。这个过程旨在从短信内容中识别出特定的关键信息，如联系人名、地点、日期、事件等预设的关键词列表。常见的步骤包括：

1. 文本清洗：去除无关字符（如标点符号、数字），转换为小写。
2. 分词：将文本拆分成单词或词语序列。
3. 关键词匹配：利用正则表达式、模糊匹配或机器学习算法（如TF-IDF、Naive Bayes等）来找出与预设关键词库相匹配的部分。
4. 提取和排序：对匹配到的关键词进行排序或优先级筛选。

Java中有许多库可以帮助进行这一任务，比如Apache OpenNLP、Stanford CoreNLP、Pattern或最近的Spring Text Analysis。以下是一个简单的示例代码片段，展示如何使用Java和开源库进行关键词提取：

import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class KeywordExtractor {
    private List<String> keywords;

    public KeywordExtractor(List<String> keywords) {
        this.keywords = keywords;
    }

    public List<String> extractKeywords(String text) {
        String cleanedText = StringUtils.lowerCase(text);
        // 使用正则表达式或者NLP库进行分词
        String[] words = cleanedText.split("\\s+");
        
        List<String> extractedKeywords = new ArrayList<>();
        for (String word : words) {
            if (keywords.contains(word)) {
                extractedKeywords.add(word);
            }
        }
        return extractedKeywords;
    }
}