泰格无语料库自动标记系统：智能文本分析与关键词提取

资源摘要信息:"tagr:无语料库自动标记" tagr是一个无需语料库支持即可自动标记任意长度文本的工具，适用于需要快速提取文本中关键词或短语的场景。该工具使用公开API，用户可以将需要分析的文档文本以json格式发送到指定的URL。提交后，系统会返回一个json格式的响应，其中包含了被提取的关键词。 在技术实现方面，tagr利用了AngularJS框架和Django后端框架。AngularJS负责前端的交互和显示，而Django则处理后端的逻辑运算。由于其设计主要依赖于算法计算而非数据存储，这意味着tagr可以快速地处理文本并提取关键词，而不需要依赖庞大的语料库。 具体到API的使用，用户需要构建一个JSON格式的数据体，其中包含一个键为"text"的字段，其值为用户想要分析的文本内容。例如： ```json { "text": "the document text to be analyzed" } ``` 将上述JSON数据发布到tagr的API地址后，系统将对文档文本进行分析，并以JSON格式返回包含关键词列表的响应： ```json { "keywords": ["phrase1", "phrase2"] } ``` 返回的关键词列表展示了文本中出现的最显著的短语或术语，可以用于进一步的文本分析或其他应用场景。 在编程语言的选择上，tagr特别指出了使用Python作为开发语言。Python在文本处理和自然语言处理领域具有广泛的应用，其丰富的库资源和简洁的语法使得开发此类工具变得更加高效。 从文件名"tagr-master"可以推测，这可能是tagr项目的主分支或者主版本目录，它可能包含了该项目的全部源代码、配置文件、文档说明以及其他必要的开发资源。 对于想要利用这个工具的开发者而言，了解其基本工作原理、API使用方法以及依赖的编程语言是非常重要的。这样的工具可以在数据挖掘、文本摘要、搜索引擎优化等多个领域中发挥作用，为处理大量文本数据提供有效的解决方案。 总结来说，tagr提供了一个高效的解决方案来自动标记文本，通过API接口和简洁的json格式交互，使得开发者能够快速实现文本关键词的提取。使用AngularJS和Django框架确保了工具的高效性和可扩展性，而Python语言的选择则进一步加强了其在处理文本数据方面的灵活性和功能性。