通过关键词采集文章采集api(机器自动摘要学习训练过程中的简单结构和不能算法)

　　通过关键词采集文章采集api(机器自动摘要学习训练过程中的简单结构和不能算法)

　　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库建立模型来实现，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。

　　课程链接

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　　陈静蕾是创始人、CEO兼CTO。

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