关键词智能采集器(自然语言处理NLP关键词提取和文本摘要算法（一静一动） )

　　关键词智能采集器(自然语言处理NLP关键词提取和文本摘要算法（一静一动）

)

　　自然语言处理 NLP关键词提取和文本摘要算法

　　一、课程优势

　　本课程得到陈静蕾教授2020年10月清华大学出版社新书《分布式机器学习实践》人工智能科技系列丛书的支持。

　　对应京东自营链接地址：

　　新书配合本实用课程，学习结合，静态与动态，互补与高效学习！

　　添加陈静蕾助教微信chenjinglei88或omf6757，邀请加入【陈静蕾读书会交流群】，结识更多大牛，互动、讨论、交流、学习！

　　本课程由互联网前线知名大牛陈景磊老师授课。它涵盖了广泛的技术，涵盖了一线互联网的所有流行技术。是真正的互联网产业级实践项目。

　　二、课程介绍

　　人类健全而复杂的理解和认知能力，可以高度概括整个文章的中心思想。机器自动总结的主要方法是通过算法模拟人类的理解。为文中句子设计的加权算法是制定一个加权评分标准，给每个句子打分，然后给排名靠前的句子做类似的文章总结效果。

　　TextRank算法是基于词图模型的关键词抽取算法，源于PageRank的矩阵迭代收敛思想。关键词提取问题被认为是构成文档的单词的重要性排序问题，在这里应用于文本提取。关键字并生成文章摘要。

　　关键词 是表达文档核心含义的最小单位。人工提取关键词费时费力，结果因人而异。因此，实现自动提取是有意义的。

　　一个句子的信息内容是用“关键词”来衡量的。关键词 收录的越多，句子就越重要。

　　自动摘要的任务是从给定的文本中自动提取一些有意义的单词或短语。提取方法可以通过训练语料建立模型来实现，也可以借助词之间的关系直接从文本本身中提取。抽象的算法，最常见也最容易实现的就是TF-IDF，但是TF-IDF算法结构简单，并不能有效的体现词的重要性和特征词在网页各个标签中的分布，不能很好的完成. 权重调整的功能，所以TF-IDF算法的准确率不是很高。TextRank算法不需要学习训练过程，示例应用更加准确方便。

　　文章 的信息收录在句子中，有些句子收录的信息较多，有些句子收录的信息较少。“摘要”是关于找到那些收录关于文章主要思想信息最多的句子。

　　许多网站都需要它，例如论文网站、新闻网站、搜索引擎等。计算机自动从原创文档中提取文章摘要。文章摘要是简单而连贯的短句，能够完整准确地反映文档中心的内容。如果能从3000字的文章中提取出150字的介绍摘要，可以为读者节省大量阅读/理解文章的时间。

　　本课介绍TextRank算法的原理和对应的源码实现。同时还介绍了用TFIDF算法实现的关键词提取和文本摘要的实现。

　　额外的好处：

　　加小助手微信chenjinglei88，邀请你加入技术大牛交流群，与陈惊雷老师和大佬们讨论技术问题，同时额外获得免费优质干货课。

　　三、老师介绍

　　陈静蕾 创始人、CEO兼CTO

　　陈景磊，创始人、CEO*敏*感*词*于用友、中软、万科、乐风（唯品会）、猎聘网、人民日报（灵思云图），北京万超科技，历任架构师、首席技术官、首席科学家等职务，在业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容娱乐、以及营销行业。经验，在技术领域，尤其是大数据和人工智能方向，有丰富的算法工程实践经验。其中猎聘网牵头的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖，推荐效果提升5倍。

　　目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业，开发了充值App和网站，利用深度学习算法、NLP、推荐引擎等技术高效提升在线效率学习。

　　四、新书《分布式机器学习实战》介绍及最新热点技术解密如下：

　　陈景磊先生京东自营书籍书名：分布式机器学习实战（人工智能科技系列）

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　　****************好评如潮****************

　　本书作者陈静蕾曾就职于多家大型互联网公司，具有科技创业背景。经历了技术从0到1、从1到100的发展过程，尤其是在AI、大数据、机器学习、深度学习等方面，有扎实的理论基础和实践经验。《分布式机器学习实战》包括目前主流互联网公司采用的大数据、AI系统架构、中间件、工具、机器学习/深度学习算法等。内容全面详细，强烈推荐给读者。！

　　——陈兴茂（猎聘CTO）

　　读完这本书，我有三个深刻的体会。一、综合系统：本书系统梳理了分布式机器学习的关键环节，介绍了主流技术和工具平台，同时对大数据技术进行了概述，也详细讲解了，内容全面而丰富。是一本入门、参考、提高的实用参考书！二、简单来说：通过大量系统的讲座，结合丰富的教材、案例和实际操作场景，可以说不仅是教人钓鱼，更是教人钓鱼！解压是有益的！立即学习！边学边用！三、解释清楚，思路清晰：可见作者功底深厚，是长期实践后的经验总结，融合了大量最新成果，以及职业道路规划。，是难得的杰作！

　　——博士 梅一朵（上海青年拔尖人才获得者，阿里云最有价值技术专家，联合创始人兼CTO）

　　《分布式机器学习实战》这本书非常贴近实战，涵盖了目前各种应用场景的算法体系。每个场景都有理论基础、源码、算法方案等。实用性强，作为大数据和人工智能领域的从业者，是必备的工具参考书。

　　——博士 杨正宏（中央财经大学财税大数据实验室首席科学家）

　　本书作者贴近实战，不讲一些宏观概念。书中的每一个算法、每一个场景都来自当前的商业应用。对于读者来说，这是一本难得的好书。实用采集。

　　——刘东东（著名市场战略、生态系统和企业数字化转型专家，首席数据官联盟创始人，曾服务于统一集团、联想集团、百度、邓白氏集团、华为技术、海航科技集团） ， 等等。）

　　本书由陈景磊撰写，理论与实践相结合，讲解深入浅出，涵盖的技术范围广泛，拥有工业级的系统案例，包括目前流行的推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等项目。架构也有详细解释，是机器学习中的杰作。无论是初学者、架构师还是资深人士，这本书都将是有益的和有益的。

　　——龙旭东（*敏*感*词*、原海航科技集团CTO、文思董事，北京大学计算机学士、硕士）

　　五、收费了吗？公司品牌介绍：

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