基于BERT的关键词抽取算法：KeyBERT

简介：
KeyBERT是一种创新性的文本挖掘技术，它巧妙地结合了预训练语言模型BERT的优势，专门用于高效准确地从文档中提取关键信息和概念。该方法通过计算查询词与文档片段之间的语义相似度来识别最重要的关键词或短语，从而帮助用户快速理解复杂文本的核心内容。 KeyBERT是一种简洁且易于使用的关键词提取技术，它通过利用BERT模型生成的嵌入向量来识别与文档最相关的关键词和短语。尽管已有多种方法可用于关键字生成（如TF-IDF等），但我想创造一种既简单又强大的方案来提取关键信息。这就是KeyBERT发挥作用的地方！ 其工作原理是首先使用BERT对整个文档进行处理，以获得一个代表该文档的嵌入向量表示；接着针对不同的n-gram短语提取词或短语级别的嵌入向量；最后通过计算余弦相似度找到与文档最匹配的关键字和短语。这些被识别出的词汇可以被认为是最能概括整篇文档内容的核心要素。 KeyBERT并不是唯一的选择，但它提供了一种快速简便的方式来生成关键词及关键短语，并且在众多解决方案中具有独特的优势。