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seo教程,處理網(wǎng)絡(luò)seo中文分詞很關(guān)鍵的是,要把用戶很關(guān)心的問(wèn)題提取出來(lái)。而無(wú)論是對(duì)于長(zhǎng)文本還是短文本,...

seo教程,處理網(wǎng)絡(luò)seo中文分詞很關(guān)鍵的是,要把用戶很關(guān)心的問(wèn)題提取出來(lái)。而無(wú)論是對(duì)于長(zhǎng)文本還是短文本,往往可以通過(guò)幾個(gè)關(guān)鍵詞窺探整個(gè)文本的主題思想。與此同時(shí),不管是基于文本的推薦還是基于文本的搜索,對(duì)于網(wǎng)絡(luò)seo中文分詞的依靠也很大,關(guān)鍵詞提取的正確程度直接關(guān)系到推薦系統(tǒng)或者搜索系統(tǒng)的很終效果。因此,關(guān)鍵詞提取在文本挖掘領(lǐng)域是一個(gè)很重要的部分。

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)seo的關(guān)鍵詞提取方法分為有監(jiān)督、半監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督三種:

1.有監(jiān)督的關(guān)鍵詞抽取算法

它是建關(guān)鍵詞抽取算法看作是二分類問(wèn)題,判定文檔中的詞或者短語(yǔ)是或者不是關(guān)鍵詞。既然是分類問(wèn)題,就需要提供已經(jīng)標(biāo)注好的練習(xí)預(yù)料,利用練習(xí)語(yǔ)料練習(xí)關(guān)鍵詞提取模型,根據(jù)模型對(duì)需要抽取關(guān)鍵詞的文檔進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取

2.半監(jiān)督的關(guān)鍵詞提取算法

只需要少量的練習(xí)數(shù)據(jù),利用這些練習(xí)數(shù)據(jù)構(gòu)建關(guān)鍵詞抽取模型,然后使用模型對(duì)新的文本進(jìn)行關(guān)鍵詞提取,對(duì)于這些關(guān)鍵詞進(jìn)行人工過(guò)濾,將過(guò)濾得到的關(guān)鍵詞加入練習(xí)集,重新練習(xí)模型。

3.無(wú)監(jiān)督的方法

不需要人工標(biāo)注的語(yǔ)料,利用某些方法發(fā)現(xiàn)文本中比較重要的詞作為關(guān)鍵詞,進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取。

有監(jiān)督的網(wǎng)絡(luò)seo中文分詞提取算法需要高昂的人工成本,因此現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)seo中文分詞提取主要采用適用性較強(qiáng)的無(wú)監(jiān)督關(guān)鍵詞抽取。其網(wǎng)絡(luò)seo中文分詞抽取流程如下:

圖1無(wú)監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)seo中文分詞抽取流程圖

無(wú)監(jiān)督關(guān)鍵詞抽取算法可以分為三大類,基于統(tǒng)計(jì)特征的關(guān)鍵詞抽取、基于詞圖模型的關(guān)鍵詞抽取和基于主題模型的關(guān)鍵詞抽取。

網(wǎng)絡(luò)seo中文分詞提取算法

基于統(tǒng)計(jì)特征的關(guān)鍵詞提取算法

基于于統(tǒng)計(jì)特征的關(guān)鍵詞抽取算法的思想是利用文檔中詞語(yǔ)的統(tǒng)計(jì)信息抽取文檔的關(guān)鍵詞。通常將文本經(jīng)過(guò)預(yù)處理得到候選詞語(yǔ)的集合,然后采用特征值量化的方式從候選集合中得到關(guān)鍵詞。基于統(tǒng)計(jì)特征的關(guān)鍵詞抽取方法的關(guān)鍵是采用什么樣的特征值量化指標(biāo)的方式,目前常用的有三類:

1、基于詞權(quán)重的特征量化

基于詞權(quán)重的特征量化主要包括詞性、詞頻、逆向文檔頻率、相對(duì)詞頻、詞長(zhǎng)等。

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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(jù)文章不同位置的句子對(duì)文檔的重要性不同的假設(shè)來(lái)進(jìn)行的。通常,文章的前N個(gè)詞、后N個(gè)詞、段首、段尾、標(biāo)題、引言等位置的詞具有代表性,這些詞作為關(guān)鍵詞可以表達(dá)整個(gè)的主題。

3、基于詞的關(guān)聯(lián)信息的特征量化

詞的關(guān)聯(lián)信息是指詞與詞、詞與文檔的關(guān)聯(lián)程度信息,包括互信息、hits值、貢獻(xiàn)度、依存度、TF-IDF值等。

下面介紹幾種常用的特征值量化指標(biāo)。

詞性時(shí)通過(guò)分詞、語(yǔ)法分析后得到的結(jié)果。現(xiàn)有的關(guān)鍵詞中,絕大多數(shù)關(guān)鍵詞為名詞或者動(dòng)名詞。一般情況下,名詞與其他詞性相比更能表達(dá)一篇文章的主要思想。但是,詞性作為特征量化的指標(biāo),一般與其他指標(biāo)結(jié)合使用。

詞頻表示一個(gè)詞在文本中出現(xiàn)的頻率。一般我們認(rèn)為,假如一個(gè)詞在文本中出現(xiàn)的越是頻繁,那么這個(gè)詞就越有可能作為文章的核心詞。詞頻簡(jiǎn)單地統(tǒng)計(jì)了詞在文本中出現(xiàn)的次數(shù),但是,只依靠詞頻所得到的關(guān)鍵詞有很大的不確定性,對(duì)于長(zhǎng)度比較長(zhǎng)的文本,這個(gè)方法會(huì)有很大的噪音。

位置信息

一般情況下,詞出現(xiàn)的位置對(duì)于詞來(lái)說(shuō)有著很大的價(jià)值。例如,標(biāo)題、摘要本身就是作者概括出的文章的中心思想,因此出現(xiàn)在這些地方的詞具有一定的代表性,更可能成為關(guān)鍵詞。但是,因?yàn)槊總€(gè)作者的習(xí)慣不同,寫(xiě)作方式不同,關(guān)鍵句子的位置也會(huì)有所不同,所以這也是一種很寬泛的得到關(guān)鍵詞的方法,一般情況下不會(huì)單獨(dú)使用。

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