word2vec抽取关键词
时间: 2023-09-23 16:06:40 浏览: 53
Word2Vec是一种用于获取词向量的工具,它可以通过训练模型将单词映射为多维向量表示。然后,可以使用这些向量来计算单词之间的相似性或进行其他自然语言处理任务,例如文本分类、情感分析和关键词抽取。关键词抽取是指从给定文本中提取最具代表性的单词或短语。在使用Word2Vec进行关键词抽取时,可以遵循以下步骤:
1. 对给定文本进行数据预处理操作,例如分词、词性标注、去重和去除停用词等。
2. 使用Word2Vec模型将文本中的每个词转换为向量表示。
3. 计算每个词的重要性得分,通常使用TF-IDF(词频-逆文档频率)等算法。
4. 根据得分排序,选择得分最高的词作为关键词。
具体步骤可能会因具体的关键词抽取方法而有所变化,但一般来说,这个过程可以帮助我们抽取出与给定文本内容相关且具有代表性的关键词。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [keyextract_word2vec:基于word2vec的关键词提取](https://download.csdn.net/download/weixin_42134338/18581961)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [word2vec+KNN 关键词提取](https://blog.csdn.net/weixin_45422462/article/details/108542682)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [中文文本关键词抽取(TF-IDF、TextRank、word2vec)](https://blog.csdn.net/qq_38563206/article/details/120512777)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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