-
當(dāng)前位置:首頁 > 創(chuàng)意學(xué)院 > 技術(shù) > 專題列表 > 正文
文本關(guān)鍵詞抓取工具(文本關(guān)鍵詞抓取工具有哪些)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于文本關(guān)鍵詞抓取工具的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè),服務(wù)客戶遍布全球各地,相關(guān)業(yè)務(wù)請撥打電話:175-8598-2043,或添加微信:1454722008
本文目錄:
一、用excel或者按鍵精靈 有沒有辦法提取文字中的關(guān)鍵字?
首先用文字識別也許可以,雖然也有效,但你幾百條數(shù)據(jù),用文字識別不太現(xiàn)實。
我覺得你不妨換個思路,這個Excel,為什么會給這些字母,數(shù)字標(biāo)紅色,思考一下,他的邏輯判斷是什么。。。。。。。。。。。
【舉例分析】
因:如果就按當(dāng)前你給的圖片判斷,標(biāo)紅是因為,這些文字是字母和數(shù)字,所以才會標(biāo)紅
則:那么就很好判斷了,直接把你要提取的文字復(fù)制出來,然后在
二、用Py做文本分析5:關(guān)鍵詞提取
關(guān)鍵詞指的是原始文檔的和核心信息,關(guān)鍵詞提取在文本聚類、分類、自動摘要等領(lǐng)域中有著重要的作用。
針對一篇語段,在不加人工干預(yù)的情況下提取出其關(guān)鍵詞
無監(jiān)督學(xué)習(xí)——基于詞頻
思路1:按照詞頻高低進行提取
思路2:按照詞條在文檔中的重要性進行提取
IF-IDF是信息檢索中最常用的一種文本關(guān)鍵信息表示法,其基本的思想是如果某個詞在一篇文檔中出現(xiàn)的頻率高,并且在語料庫中其他文檔中很少出現(xiàn),則認(rèn)為這個詞具有很好的類別區(qū)分能力。
TF:Term Frequency,衡量一個term在文檔中出現(xiàn)得有多頻繁。平均而言出現(xiàn)越頻繁的詞,其重要性可能就越高??紤]到文章長度的差異,需要對詞頻做標(biāo)準(zhǔn)化:
IDF:Inverse Document Frequency,逆文檔概率,用于模擬在該語料的實際使用環(huán)境中,目標(biāo)term的重要性。
TF-IDF:TF*IDF
優(yōu)點:
(1)jieba
(2)sklearn
(3)gensim
前面介紹的TF-IDF屬于無監(jiān)督中基于詞頻的算法,TextRank算法是基于圖形的算法。
TextRank算法的思想來源于PageRank算法:
和基于詞頻的算法相比,TextRank進一步考慮了文檔內(nèi)詞條間的語義關(guān)系。
參考資料:
Python數(shù)據(jù)分析--玩轉(zhuǎn)文本挖掘
三、如何在很多word 文檔里搜索某一個關(guān)鍵詞
以下是在word文檔里查找關(guān)鍵字的方法:
所需工具:電腦。
1、在
2、進入到【文檔】后,在右上角找到選項【查找】,然后單擊【查找】。
3、在【
4、查找完成后,就可以看到文章中“丁香”的關(guān)鍵字被標(biāo)黃了。
四、Excel 怎樣從一串內(nèi)容匯總提取關(guān)鍵字
很簡單的,我給你舉個例子,以下是操作步驟:
1、首先打開你需要提取內(nèi)容的表格;
2、在你的Excel的頂部工具中找到“條件格式”;
3、點擊“條件格式”,在“突出顯示單元格規(guī)則”中選擇“文本包含”
4、把整個表格選取,在條件中輸入你想要的關(guān)鍵字;如下圖
5、這樣你需要的數(shù)據(jù)就會顯示出來,你還可以把這些數(shù)據(jù)按照單元格顏色不同進行排列,把需要的數(shù)據(jù)展示在前面;
6、排列好后,就可以直接復(fù)制你想要的數(shù)據(jù)了。
以上就是關(guān)于文本關(guān)鍵詞抓取工具相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。
推薦閱讀:
景觀設(shè)計方案文本(景觀設(shè)計方案文本有哪些內(nèi)容)
濱海公園景觀設(shè)計文本免費(濱海公園設(shè)計案例)
居住區(qū)景觀設(shè)計總結(jié)(居住區(qū)景觀設(shè)計總結(jié)文本)
有什么創(chuàng)業(yè)好項目推薦的(最適合年輕人創(chuàng)業(yè)的項目)