1. 背景 近日项目要求基于爬取的影视评论信息,抽取影视的关键字信息.考虑到影视评论数据量较大,因此采用Spark处理框架.关键词提取的处理主要包含分词+算法抽取两部分.目前分词工具包较为主流的,包括哈工大的LTP以及HanLP,而关键词的抽取算法较多,包括TF-IDF.TextRank.互信息等.本次任务主要基于LTP.HanLP.Ac双数组进行分词,采用TextRank.互信息以及TF-IDF结合的方式进行关键词抽取. 说明:本项目刚开始接触,因此效果层面需迭代调优. 2. 技术选型 (1)…

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04 [1]提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代…

看一个博主(亚当-adam)的关于hanlp关键词提取算法TextRank的文章,还是非常好的一篇实操经验分享,分享一下给各位需要的朋友一起学习一下! TextRank是在Google的PageRank算法启发下,针对文本里的句子设计的权重算法,目标是自动摘要.它利用投票的原理,让每一个单词给它的邻居(术语称窗口)投赞成票,票的权重取决于自己的票数.这是一个“先有鸡还是先有蛋”的悖论,PageRank采用矩阵迭代收敛的方式解决了这个悖论.本博文通过hanlp关键词提取的一个Demo,并通过图解的…

今天要介绍的TextRank是一种用来做关键词提取的算法,也可以用于提取短语和自动摘要.因为TextRank是基于PageRank的,所以首先简要介绍下PageRank算法. 1.PageRank算法 PageRank设计之初是用于Google的网页排名的,以该公司创办人拉里·佩奇(Larry Page)之姓来命名.Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一.PageRank通过互联网中的超链接关系来确定一个网页的排名,其公式是通过一种…

摘要: 老大说,我这份用关键词抽取API搞定的用户需求洞察报告,简直比比市场调研的科班人士做得还好. 最近这半个月的午饭,那可是相当不错,市场老大天天请吃饭,不是外面下馆子,就是从家带饺子.说是感谢我上次帮他省了20万调研费. (详情请戳:如何巧用情感分析API帮公司省下20万调研费) 今天中午他又喊我去公司对面的竹林老鸡汤,我点了一份竹笋酿豆腐,外加一份老鸡汤,他一坐下就把刚上桌的鸡汤抢了过去. 呦呵,我说这小子咋回事,还敢抢我的汤?眼看着他一言不发,拿个小勺一勺一勺地喝完了那碗鸡汤,我就知道…

摘抄自微信公众号:AI学习与实践 TextRank,它利用图模型来提取文章中的关键词.由 Google 著名的网页排序算法 PageRank 改编而来的算法. PageRank PageRank 是一种通过网页之间的超链接来计算网页重要性的技术,以 Google 创办人 Larry Page 之姓来命名,Google 用它来体现网页的相关性和重要性. PageRank 通过网络浩瀚的超链接关系来确定一个页面的等级,把从 A 页面到 B 页面的链接解释为 A 页面给 B 页面投票,Google 根…

npm install nodejieba var nodejieba = require("nodejieba"); var result = nodejieba.cut("帝国主义要把我们的地瓜分掉"); console.log(result); //[ '帝国主义', '要', '把', '我们', '的', '地', '瓜分', '掉' ] result = nodejieba.cut('土地,俺老孙的金箍棒在哪里?'); console.log(resul…

中文分词库:结巴分词 文档地址:https://github.com/fxsjy/jieba 代码对 Python 2/3 均兼容 全自动安装:easy_install jieba 或者 pip install jieba / pip3 install jieba 半自动安装:先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行 python setup.py install 手动安装:将 jieba 目录放置于当前目录或者 site-packages 目录…

一. 数据采集(要求至少爬取三千条记录,时间跨度超过一星期)数据采集到本地文件内容   爬取详见:python爬取京东评论   爬取了将近20000条数据,156个商品种类,用时2个多小时,期间中断数次   二.数据预处理:要求使用MapReduce或者kettle实现源数据的预处理,对大量的Json文件,进行清洗,以得到结构化的文本文件 在解析json时,处理了一部分,包括日期格式修改,数据格式转换等,在kettle中做去重.排序处理 三.数据统计:生成Hive用户评论数据 (1)在Hive创…

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代…