seo教程,網絡seo中文分詞提取方法

seo教程，處理網絡seo中文分詞很關鍵的是，要把用戶很關心的問題提取出來。而無論是對于長文本還是短文本，...

seo教程，處理網絡seo中文分詞很關鍵的是，要把用戶很關心的問題提取出來。而無論是對于長文本還是短文本，往往可以通過幾個關鍵詞窺探整個文本的主題思想。與此同時，不管是基于文本的推薦還是基于文本的搜索，對于網絡seo中文分詞的依靠也很大，關鍵詞提取的正確程度直接關系到推薦系統或者搜索系統的很終效果。因此，關鍵詞提取在文本挖掘領域是一個很重要的部分。

關于網絡seo的關鍵詞提取方法分為有監督、半監督和無監督三種：

1.有監督的關鍵詞抽取算法

它是建關鍵詞抽取算法看作是二分類問題，判定文檔中的詞或者短語是或者不是關鍵詞。既然是分類問題，就需要提供已經標注好的練習預料，利用練習語料練習關鍵詞提取模型，根據模型對需要抽取關鍵詞的文檔進行關鍵詞抽取

2.半監督的關鍵詞提取算法

只需要少量的練習數據，利用這些練習數據構建關鍵詞抽取模型，然后使用模型對新的文本進行關鍵詞提取，對于這些關鍵詞進行人工過濾，將過濾得到的關鍵詞加入練習集，重新練習模型。

3.無監督的方法

不需要人工標注的語料，利用某些方法發現文本中比較重要的詞作為關鍵詞，進行關鍵詞抽取。

有監督的網絡seo中文分詞提取算法需要高昂的人工成本，因此現有的網絡seo中文分詞提取主要采用適用性較強的無監督關鍵詞抽取。其網絡seo中文分詞抽取流程如下：

圖1無監督網絡seo中文分詞抽取流程圖

無監督關鍵詞抽取算法可以分為三大類，基于統計特征的關鍵詞抽取、基于詞圖模型的關鍵詞抽取和基于主題模型的關鍵詞抽取。

網絡seo中文分詞提取算法

基于統計特征的關鍵詞提取算法

基于于統計特征的關鍵詞抽取算法的思想是利用文檔中詞語的統計信息抽取文檔的關鍵詞。通常將文本經過預處理得到候選詞語的集合，然后采用特征值量化的方式從候選集合中得到關鍵詞。基于統計特征的關鍵詞抽取方法的關鍵是采用什么樣的特征值量化指標的方式，目前常用的有三類：

1、基于詞權重的特征量化

基于詞權重的特征量化主要包括詞性、詞頻、逆向文檔頻率、相對詞頻、詞長等。

2、基于詞的文檔位置的特征量化

這種特征量化方式是根據文章不同位置的句子對文檔的重要性不同的假設來進行的。通常，文章的前N個詞、后N個詞、段首、段尾、標題、引言等位置的詞具有代表性，這些詞作為關鍵詞可以表達整個的主題。

3、基于詞的關聯信息的特征量化

詞的關聯信息是指詞與詞、詞與文檔的關聯程度信息，包括互信息、hits值、貢獻度、依存度、TF-IDF值等。

下面介紹幾種常用的特征值量化指標。

詞性時通過分詞、語法分析后得到的結果。現有的關鍵詞中，絕大多數關鍵詞為名詞或者動名詞。一般情況下，名詞與其他詞性相比更能表達一篇文章的主要思想。但是，詞性作為特征量化的指標，一般與其他指標結合使用。

詞頻表示一個詞在文本中出現的頻率。一般我們認為，假如一個詞在文本中出現的越是頻繁，那么這個詞就越有可能作為文章的核心詞。詞頻簡單地統計了詞在文本中出現的次數，但是，只依靠詞頻所得到的關鍵詞有很大的不確定性，對于長度比較長的文本，這個方法會有很大的噪音。

位置信息

一般情況下，詞出現的位置對于詞來說有著很大的價值。例如，標題、摘要本身就是作者概括出的文章的中心思想，因此出現在這些地方的詞具有一定的代表性，更可能成為關鍵詞。但是，因為每個作者的習慣不同，寫作方式不同，關鍵句子的位置也會有所不同，所以這也是一種很寬泛的得到關鍵詞的方法，一般情況下不會單獨使用。

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