word2vec分词词云分析的关键字、作者、摘要进行分析

　　word2vec分词词云分析的关键字、作者、摘要进行分析

　　关键字采集文章标题分析通过爬虫爬取该标题中的内容，将数据对外提供给客户，文章标题分析其实是对文章的文章标题、作者、摘要进行分析，并返回给客户，在选题阶段给我们提供很多启发。分析格式：文章标题、作者、摘要、媒体的相关说明数据源：爬虫、数据库、网站对标题和摘要进行词云分析图片来源：word2vec分词词云分析的关键词可以是关键字、短语、中心词、短语、词组或者列表，通过将关键字拆分可以实现关键字或词组或者短语的切割。

　　也可以将词语拆分，变成词条。但这样所需要的计算量较大，常用对标题进行词频统计。还可以对摘要进行词频统计。统计词频的方法是，将不同类型的关键字进行合并或拆分，再利用统计词频得到的词频进行词频统计。词云分析简介词云分析是利用语义相近的关键字划分出近似于一个词的词，用于表达信息。如医疗领域中“药物”、“治疗”这两个词就很容易对应上。

　　1、自然语言处理（nlp）关键词的主要类型包括：

　　1）句子，

　　2）词组，

　　3）短语，同一个词汇构成，

　　4）分词，单词组成的单词句，

　　5）助词，

　　2、机器学习（ml）

　　1）深度学习（dl）

　　2）卷积神经网络（cnn）使用下列统计代码实现网络fromsklearn.layersimportdense#初始化dnn=dense(input_shape=(none,none,

　　3),input_shape=(none,

　　3),element_size=(3,

　　3),strides=(1,

　　1),padding='same')#多层感知机loss=function(initial_step=0。2,weight_values=none,bias_values=none,hidden_size=initial_step)hidden_size=np。shape(hidden_size)loc=function(x=none,y=none,weight_values=none,bias_values=none,hidden_size=hidden_size)#hidden_size=np。

　　shape(hidden_size)#vocab_size=np。shape(vocab_size)#dropout=function(zero_grad=true,random_state=1,strict=false)#dropout=function(zero_grad=true,random_state=1,strict=false)#pool_init=function(initial_step=0。

　　5,max_weights=20,max_bias_values=10,strict=false)#pool_init=function(initial_step=0。0,max_weights=1,max_bias_values=10,strict=false)#pool_init=function(。