《红色中华》新闻关键词提取：Python改进算法的高效实践

"本文主要介绍了基于Python的一种改进的关键词提取算法的实现，该算法应用于8045篇《红色中华》新闻数据集，通过数据清理、结构解析，并结合TFIDF、词位置、词性、词长和词跨度等多个因素计算词语的综合权重，选取最高权重的8个词语作为关键词。实验结果显示，改进算法在准确度、召回率和F1值上优于传统的TFIDF算法，且接近于专家标注的结果，具有较高的应用价值。" 在自然语言处理领域，关键词提取是一项至关重要的任务，它广泛应用于信息检索、文本分类、文本聚类、信息匹配、话题跟踪、自动摘要、人机对话和字符串相似性衡量等多个方面。随着大数据时代的到来，数据量急剧增长，人工标注关键词的方式已无法满足需求，因此，开发有效的自动化关键词提取算法显得尤为重要。 关键词提取主要分为监督学习和非监督学习两类。监督学习方法需要大量标注数据，虽然效果较好，但预处理成本高。而非监督学习则无需训练数据，如基于TFIDF统计特征、主题模型和词图模型的关键词抽取，其特点是实现快速，仅利用文本自身信息即可进行，被广泛应用。 本文关注的是非监督学习中的关键词提取，特别是基于Python的改进算法。该算法首先对原始数据进行清洗，去除噪声，然后解析每篇新闻的数据结构。在此基础上，算法考虑了多种权重因素：TF-IDF（词频-逆文档频率）衡量一个词在整个文集中的重要性；词位置权重反映词语在文本中的位置信息；词性权重依据词性的语义角色；词长权重假设较短的词汇更可能是关键词；词跨度权重则考虑词语连续出现的范围。通过综合这些权重，算法计算每个词语的综合得分，选取得分最高的8个词作为新闻的关键词。 实验结果表明，这种改进的算法在准确性、召回率和F1值三个关键评价指标上都优于传统的TF-IDF算法，与专家手动标注的结果相当接近，这证明了该算法的有效性和实用性，为未来在类似任务中的应用提供了强有力的支持。因此，这一改进的关键词提取算法值得在实际场景中推广使用，以提高文本处理的效率和质量。