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提取文章摘要的關(guān)鍵詞的網(wǎng)址(提取文章摘要的關(guān)鍵詞的網(wǎng)址有哪些)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于提取文章摘要的關(guān)鍵詞的網(wǎng)址的問(wèn)題,以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理,讓我們一起來(lái)看看吧。
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本文目錄:
一、快閱讀是什么為什么自動(dòng)彈出來(lái)
快閱讀是一種自動(dòng)彈出式閱讀技術(shù),它可以幫助用戶快速瀏覽文章內(nèi)容。它的優(yōu)勢(shì)在于,用戶可以在不打開(kāi)文章的情況下,就能獲得文章的概要,這樣可以節(jié)省大量的時(shí)間。快閱讀的工作原理是,它會(huì)自動(dòng)抓取文章,然后分析文章內(nèi)容,提取出文章的關(guān)鍵詞和摘要,最后將這些內(nèi)容以彈出框的形式顯示出來(lái),以供用戶快速閱讀。
二、dedecms5.6采集過(guò)來(lái)的文章不能自動(dòng)提取關(guān)鍵詞和內(nèi)容摘要
不要設(shè)置內(nèi)容標(biāo)簽 讓系統(tǒng)自動(dòng)從文章中獲取簽名的內(nèi)容出來(lái)做內(nèi)容摘要。
三、怎么查sci發(fā)表的文章
查找SCI數(shù)據(jù)庫(kù)所收錄的文章,可以按照以下步驟進(jìn)行操作:
1、進(jìn)入Web of Science平臺(tái)主頁(yè),選擇“Web of Science 核心合集(Core Collection)”進(jìn)入。
2、選擇“高級(jí)檢索”功能進(jìn)入檢索界面,在檢索界面中輸入檢索關(guān)鍵詞,如文章標(biāo)題、作者、關(guān)鍵詞等。
3、在檢索結(jié)果頁(yè)面中,你可以根據(jù)你的需求進(jìn)行篩選和排序。例如,你可以按時(shí)間倒序排序來(lái)看到最新的文章。
4、點(diǎn)擊文章標(biāo)題,可以查看該文章的摘要、引用次數(shù)以及所刊載的期刊等詳細(xì)信息。
《科學(xué)引文索引》(Science Citation Index,SCI )美國(guó)科學(xué)信息研究所( ISI)的尤金·加菲爾德(Eugene Garfield)于1957 年在美國(guó)費(fèi)城創(chuàng)辦的引文數(shù)據(jù)庫(kù)。SCI(科學(xué)引文索引)、EI(工程索引)、ISTP(科技會(huì)議錄索引)是世界著名的三大科技文獻(xiàn)檢索系統(tǒng),是國(guó)際公認(rèn)的進(jìn)行科學(xué)統(tǒng)計(jì)與科學(xué)評(píng)價(jià)的主要檢索工具。
sci發(fā)表文章流程
Sci指的是科學(xué)論文,其發(fā)表的流程相對(duì)較為復(fù)雜,一般需要遵循以下步驟:
1、選擇期刊:選擇適合自己研究領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊,可以參考SCI Impact Factor和Journal Citation Reports等指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估。
2、編寫論文:按照期刊要求編寫論文,包括摘要、引言、方法、結(jié)果、討論、參考文獻(xiàn)等部分。
3、投稿:將論文提交到所選期刊網(wǎng)站或期刊社,一般需要提供作者信息、摘要、關(guān)鍵詞、論文正文、附加材料等。
4、審稿:論文經(jīng)過(guò)期刊審稿人的評(píng)審,一般分為初審、同行評(píng)審、編輯決策等環(huán)節(jié),需要根據(jù)審稿人提出的修改意見(jiàn)進(jìn)行改進(jìn)。
5、接收:如果論文通過(guò)了審稿流程,期刊編輯將發(fā)送接收通知,并要求作者進(jìn)行版面修訂和支付版面費(fèi)用。
6、發(fā)表:經(jīng)過(guò)版面修訂和審定后,論文正式發(fā)表,并出現(xiàn)在相關(guān)期刊的印刷版和網(wǎng)絡(luò)版上。
總的來(lái)說(shuō),發(fā)表SCI論文需要在科研能力、學(xué)術(shù)投稿經(jīng)驗(yàn)、論文的方法與內(nèi)容方面均具備足夠的素質(zhì),同時(shí)需要耐心、專注和恒心,不斷進(jìn)行修改和優(yōu)化,才能得到學(xué)術(shù)界的認(rèn)可和推崇。
四、用Py做文本分析5:關(guān)鍵詞提取
關(guān)鍵詞指的是原始文檔的和核心信息,關(guān)鍵詞提取在文本聚類、分類、自動(dòng)摘要等領(lǐng)域中有著重要的作用。
針對(duì)一篇語(yǔ)段,在不加人工干預(yù)的情況下提取出其關(guān)鍵詞
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)——基于詞頻
思路1:按照詞頻高低進(jìn)行提取
思路2:按照詞條在文檔中的重要性進(jìn)行提取
IF-IDF是信息檢索中最常用的一種文本關(guān)鍵信息表示法,其基本的思想是如果某個(gè)詞在一篇文檔中出現(xiàn)的頻率高,并且在語(yǔ)料庫(kù)中其他文檔中很少出現(xiàn),則認(rèn)為這個(gè)詞具有很好的類別區(qū)分能力。
TF:Term Frequency,衡量一個(gè)term在文檔中出現(xiàn)得有多頻繁。平均而言出現(xiàn)越頻繁的詞,其重要性可能就越高。考慮到文章長(zhǎng)度的差異,需要對(duì)詞頻做標(biāo)準(zhǔn)化:
IDF:Inverse Document Frequency,逆文檔概率,用于模擬在該語(yǔ)料的實(shí)際使用環(huán)境中,目標(biāo)term的重要性。
TF-IDF:TF*IDF
優(yōu)點(diǎn):
(1)jieba
(2)sklearn
(3)gensim
前面介紹的TF-IDF屬于無(wú)監(jiān)督中基于詞頻的算法,TextRank算法是基于圖形的算法。
TextRank算法的思想來(lái)源于PageRank算法:
和基于詞頻的算法相比,TextRank進(jìn)一步考慮了文檔內(nèi)詞條間的語(yǔ)義關(guān)系。
參考資料:
Python數(shù)據(jù)分析--玩轉(zhuǎn)文本挖掘
以上就是關(guān)于提取文章摘要的關(guān)鍵詞的網(wǎng)址相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問(wèn)題,您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢,客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
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