在自然語言處理領域，處理海量文本文件的關鍵是提取用戶XXX關心的問題。無論是長文本還是短文本，我們都可以通過幾個關鍵詞來窺視整個文本的主題。同時，無論是基于文本的推薦還是基于文本的搜索，對文本關鍵字的依靠性也很大。關鍵詞提取的正確性直接關系到推薦系統或搜索系統的XXX終效果。因此，關鍵字提取是文本挖掘領域的一個重要組成部分。從文本中提取關鍵詞有三種方法：監督、半監督和無監督。監督關鍵字提取算法是將關鍵字提取算法構造為兩類問題來判定文檔中的詞或短語是否為關鍵字。由于這是一個分類問題，因此有必要提供標記的練習猜測。練習語料庫用于練習關鍵詞提取模型。根據該模型，對需要提取關鍵字的文檔的關鍵字提取算法進行了半監督。構造關鍵詞提取模型只需要少量的練習數據，然后利用模型對新文本進行檢查。關鍵字提取，手動篩選這些關鍵字，并將篩選后的關鍵字添加到培訓集以重新培訓模型。無監督的方法不需要手動標記語料庫。一些方法被用來尋找文本中更重要的詞作為關鍵字并提取關鍵字。監督文本關鍵字提取算法要求人工成本高，現有的文本關鍵字提取主要采用無監督關鍵字提取，適用性強。文本關鍵字提取的過程如下：無監督文本關鍵字提取流程圖無監督關鍵字提取算法可分為三類：基于統計特征的關鍵字提取、基于詞圖模型的關鍵字提取和基于主題模型的關鍵字提取。基于統計特征的文本關鍵字提取算法基于統計特征的關鍵字提取算法基于統計特征的關鍵字提取算法是利用文檔中的統計信息提取關鍵字。一般情況下，文本經過預處理得到候選詞集，然后通過特征值量化從候選詞集中獲得關鍵詞。基于統計特征的關鍵詞提取方法的關鍵是采用何種特征值量化指標。

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