实现中文分词、标记与TextRank算法机器学习实践项目

资源摘要信息:"本资源是由北京邮电大学机器学习创新实践课程的大作业项目，内容包括了中文分词与标记算法以及TextRank关键词提取算法的Python源码和相关实验报告。项目以类jieba库的形式，实现了中文文本的分词与词性标注功能，并采用了TextRank算法进行关键词的提取，后者是一种基于图的算法，能够从文本中提取出重要的关键词或短语。该资源的代码经测试运行成功，并在答辩评审中获得了高分。项目不仅适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工下载学习，也非常适合初学者作为学习进阶的材料。同时，还可以作为毕设项目、课程设计、作业或项目初期立项演示等使用。用户在下载后应首先阅读README.md文件，并且需要了解该资源仅供学习参考，切勿用于商业用途。" 知识点详细说明: 1. 中文分词与标记算法：中文分词是将连续的中文文本切分成有意义的最小单位（词），而词性标注则是对每个词标注其词性，如名词、动词等。分词是中文信息处理的基础，尤其在自然语言处理（NLP）中占据重要地位。分词算法有很多，例如基于规则、基于统计、基于深度学习的方法等。本项目中实现了类jieba的分词算法，jieba是一个流行的中文分词库，支持繁体分词、自定义词典和新词识别等。 2. TextRank关键词提取算法：TextRank是一种基于图排序算法的文本提取方法，它通过构建图模型，将文本中词汇之间的共现关系转化成图中的边，然后利用PageRank算法对词汇的重要性进行评分，最终提取出关键词或短语。TextRank算法在信息检索、文本摘要等领域有广泛应用。 3. Python编程：Python因其简洁易读的语法和丰富的库支持，成为数据科学和机器学习领域的首选语言。在本项目中，Python用于实现中文分词、词性标注和关键词提取的功能。 4. 机器学习实践：该项目不仅是对特定算法的实现，更是机器学习在自然语言处理中的一个实际应用案例。它涉及到了机器学习中的许多基本概念，如数据预处理、模型训练、评估和预测等。 5. 项目运行与参数说明：通过命令行运行项目时，可以指定不同的参数来控制程序的行为。例如，使用"--with_tag"参数可以开启词性标注功能，"--supervised"参数则指示采用有监督的学习方法进行训练，"--atom"参数可以指定训练单元为字母或单词，而"--retrain"参数则会重新训练模型。 6. 学习与进阶指南：资源的提供者鼓励用户根据个人的基础进行学习和实践，比如在现有代码的基础上进行修改或扩展，以实现更多功能。这不仅为初学者提供了学习的路径，也为有基础的用户提供了深入研究的机会。 7. 使用指南与版权说明：资源提供者特别提醒，虽然本资源是开源的，但仅供学习参考，不应用于商业目的，以避免版权纠纷。 8. 适用人群与使用场景：资源适合不同背景的学习者，包括在校学生、教师和企业员工，特别推荐给计算机相关专业的学生作为课程学习和毕设项目的参考。同时，该资源也适合初学者进行技术提升，以及用于教学演示等场景。