一般環境下，文本顛末預處理懲罰獲得候選詞集，然后通過特征值量化從候選詞會合得到要害詞。基于統計特征的要害詞提取要領的要害是回收何種特征值量化指標。

一般來說，詞的位置對詞有很大的代價。譬喻，標題和摘要自己是作者總結的文章的主要思想，萊蕪網站制作，因此呈此刻這些處所的詞具有代表性，更容易成為要害詞。然而，由于每個作者都有差異的習慣、寫作要領和要害句子的位置，這也是一種很是遍及的得到要害詞的要領，凡是不光獨利用。互信息和互信息是信息論中的一個觀念，是權衡變量彼此依賴性的一個指標。彼此信息不限于實值隨機變量。

結構要害詞提取模子只需要少量的練習數據，然后操作模子對新文本舉辦查抄。要害字提取，手動篩選這些要害字，并將篩選后的要害字添加到培訓集以從頭培訓模子。無監視的要領不需要手動標志語料庫。一些要領被用來尋找文本中更重要的詞作為要害字并提取要害字。監視文本要害字提取算法要求人工本錢高，現有的文本要害字提取主要回收無監視要害字提取，合用性強。

今朝常用的要領有三種：1、基于詞權的特征量化主要包羅部門語音、詞頻、反向文檔頻率、相對詞頻、詞長等。2、基于詞位的特征量化要領是基于差異位置的句子對文獻的重要性差異的假設。凡是，文章的前N個詞、后N個詞、開頭、末了、標題和引言都是有代表性的詞。這些詞可以把整個主題表達為要害詞。3、基于詞關聯信息的特征量詞的關聯信息是指詞與詞、詞與文獻的關聯水平，包羅互信息、擲中值、孝敬度、依賴度、tf-idf值等，這里有一些常用的特征值量化指標。部門語音分詞和語法闡明的功效。現有的要害詞大多是名詞或動名詞。

文本要害字提取的進程如下：無監視文本要害字提取流程圖無監視要害字提取算法可分為三類：基于統計特征的要害字提取、基于詞圖模子的要害字提取和基于主題模子的要害字提取。基于統計特征的文本要害字提取算法基于統計特征的要害字提取算法基于統計特征的要害字提取算法是操作文檔中的統計信息提取要害字。

在自然語言處理懲罰規模，處理懲罰海量文本文件的要害是提取用戶最體貼的問題。無論是長文本照舊隨筆本，我們都可以通過幾個要害詞來窺視整個文本的主題。同時，無論是基于文本的推薦照舊基于文本的搜索，對文本要害字的依賴性也很大。要害詞提取的精確性直接干系到推薦系統或搜索系統的最終結果。

一般來說，名詞比言語的其他部門更能表達文章的主旨。然而，作為特征量化的指標，部門語音凡是與其他指標團結利用。單詞頻率暗示單詞在文本中呈現的頻率。一般來說，我們認為一個詞在文本中呈現的頻率越高，它就越有大概成為文章的焦點詞。單詞頻率只是計較文本中呈現的單詞數。然而，僅依靠詞頻得到的要害詞具有很大的不確定性。對付長文本，此要領將發生大量噪聲。

因此，要害字提取是文本挖掘規模的一個重要構成部門。從文本中提取要害詞有三種要領：監視、半監視和無監視。監視要害字提取算法是將要害字提取算法結構為兩類問題來判定文檔中的詞或短語是否為要害字。由于這是一個分類問題，因此有須要提供標志的練習預測。練習語料庫用于練習要害詞提取模子。按照該模子，對需要提取要害字的文檔的要害字提取算法舉辦了半監視。

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