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NLP：文本分类与关键词抽取

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简介：
本课程聚焦自然语言处理中的文本分类和关键词提取技术，涵盖基础理论、算法模型及应用实践，旨在提升学员对文本自动化处理的理解与技能。 NLP文本分类与关键词提取是自然语言处理中的关键技术，能够帮助我们从大量的非结构化数据中提炼出有价值的信息。通过这些技术的应用，可以实现对文档内容的自动分析、归类以及摘要生成等功能，大大提高了信息检索和管理效率。此外，在社交媒体监控、情感分析等领域也有广泛的应用前景。

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  • NLP：文本分类与关键词抽取
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    本课程聚焦自然语言处理中的文本分类和关键词提取技术，涵盖基础理论、算法模型及应用实践，旨在提升学员对文本自动化处理的理解与技能。 NLP文本分类与关键词提取是自然语言处理中的关键技术，能够帮助我们从大量的非结构化数据中提炼出有价值的信息。通过这些技术的应用，可以实现对文档内容的自动分析、归类以及摘要生成等功能，大大提高了信息检索和管理效率。此外，在社交媒体监控、情感分析等领域也有广泛的应用前景。
     
  • 抽取关键词（Java版本）
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    本工具旨在帮助用户从大量文本中高效准确地提取关键信息。采用Java语言开发，适用于需要处理和分析大规模数据集的应用场景。 Java编写的程序可以使用TF-IDF算法提取文章中的关键词，并且完全采用Java原生SDK实现，能够顺利运行。
     
  • jieba分词器含关键词抽取（Java版本）
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    本工具为Java版jieba分词器插件，集成了高效的中文分词功能与精准的关键词提取算法，适用于文本处理和自然语言理解场景。 jieba分词器包含关键词提取功能（有Java版，并可使用Scala调用）。
     
  • 基于关键词抽取技术的高效文本分类系统
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    本研究提出了一种利用关键词抽取技术实现高效文本分类的方法，能够显著提高大规模文档处理的速度与准确性。 关键词提取是进行计算机自动文本分类和其他文本数据挖掘应用的关键步骤。该系统从语言的词性角度出发，对传统的最大匹配分词法进行了改进，并提出了一种基于动词、虚词和停用词三个较小词汇库的快速分词方法（FS）。同时利用TFIDF算法筛选出关键词，以实现将Web文档进行快速有效的分类。实验结果表明，在不影响分类准确率的情况下，该方法能够显著提高分类速度。关键词包括：计算机应用；中文信息处理；关键词提取；Web文档分类。
     
  • HanLP进行文本分词、关键词抽取及聚类（含工具资源与案例）
    优质
    本简介介绍如何使用HanLP工具对中文文本进行高效精准的分词处理，并展示如何从中抽取出关键信息以及实施文本聚类分析，同时提供相关的工具资源和实际应用案例。 HanLP是一系列模型与算法的集合工具包，旨在推动自然语言处理技术在实际生产环境中的应用普及。它具有功能全面、运行高效、架构清晰、语料库更新及时以及高度可定制的特点；提供包括词法分析（如中文分词、词性标注和命名实体识别）、句法分析、文本分类及情感分析在内的多种实用功能。
     
  • TF-IDF关键词抽取
    优质
    TF-IDF关键词抽取是一种广泛应用于信息检索和文本挖掘中的技术，通过计算文档中词语的重要性来识别出最具代表性的词汇。 利用Java实现TF-IDF算法来提取关键词是术语提取、推荐系统等领域应用的基础之一。
     
  • 关键词抽取工具
    优质
    关键词抽取工具是一种自然语言处理技术，用于从大量文本数据中自动识别和提取最具代表性和关键性的词汇。它广泛应用于信息检索、文档摘要生成及内容分类等领域，助力于提高信息处理效率与准确性。 专门的关键词提取功能是百度的一大法宝，适用于你的网站关键词提取需求。
     
  • 关键词抽取方法.py
    优质
    本代码实现了一种从文本中自动抽取关键信息的方法，通过分析和处理大量数据来提取最具代表性和重要性的词语或短语。适用于自然语言处理任务。 自然语言处理涉及关键词提取，并结合机器学习和深度学习技术应用于人工智能领域。
     
  • 中文分词与自动提取关键词
    优质
    本项目聚焦于中文自然语言处理技术中的核心问题——分词及关键词提取，旨在研发高效准确的技术方案。 该系统具有每秒处理60万字的高速能力。
     
  • 使用Python-TextRank4ZH自动从中文文本中抽取关键词与摘要
    优质
    本项目采用Python-TextRank4ZH库，自动化地从大量中文文档中高效提取关键句和生成文章摘要，提升信息处理效率。 TextRank4ZH 可以从文章中提取摘要和关键字，并使用 TextRank 算法处理中文文章。