【技术实现步骤摘要】
基于TF
‑
IDF的关键词提取方法
[0001]本专利技术具体涉及一种基于
TF
‑
IDF
的关键词提取方法
。
技术介绍
[0002]TF
‑
IDF
是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度
。
字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降
。TF
‑
IDF
加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级
。
除了
TF
‑
IDF
以外，因特网上的搜索引擎还会使用基于链接分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序
。
[0003]在各科研领域研发的过程中均需要对目前现有的技术及信息进行检索，从而可以得出该领域的研发方向，而在检索的过程中提取哪些关键词则是十分重要的，目前的方法只能通过人工筛查的方式进行，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种基于
TF
‑
IDF
的关键词提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1
：数据收集，首先收集大规模的文本数据，该文本数据包括文章
、
新闻
、
博客
、
社交媒体，这些文本数据将用于后续的关键词提取分析；
S2
：数据预处理
、
对收集到的文本数据进行预处理，以便提高关键词提取的准确性，预处理步骤包括去除特殊字符
、
标点符号
、
数字，转换为小写字母，去除停用词；
S3
：分词处理：将预处理后的文本进行分词，将文本拆分成一个个单词或词组，分词可以使用自然语言处理工具或者相关库来实现；
S4
：构建词频统计：对分词后的文本进行词频统计，记录每个词语在文本中出现的频率；
S5
：
TF
‑
IDF
计算：
TF
‑
IDF
结合了一个词在文本中的频率
TF
和在整个数据集中的出现频率
IDF
，来计算每个词语的重要性，
TF
‑
IDF
越高，表示该词语在当前文本中越重要且在整个数据集中较为罕见；
S6
：排序和筛选：根据计算得到的
TF
‑
IDF
值对词语进行排序，选择排名靠前的词语作为关键词；
S7
...
【专利技术属性】
技术研发人员：李安奇，邹硕，邓一帆，
申请(专利权)人：四川雍和科技成果转化服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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