拓展阅读

分词系列专题

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关键词系列专题

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开源项目

为了便于大家学习，项目开源地址如下，欢迎 fork+star 鼓励一下老马~

nlp-keyword 关键词

pinyin 汉字转拼音

segment 高性能中文分词

opencc4j 中文繁简体转换

nlp-hanzi-similar 汉字相似度

word-checker 拼写检测

sensitive-word 敏感词

前言

前面一些内容，我们介绍了分词。

以及 TF-IDF 的实现原理。

当然，这些都是知识，但不是工具。

我们将其转换为方便可用的 java 工具。

nlp-keyword

nlp-keyword 高性能的 java 分词关键词提取实现，基于分词 segment。

愿景：成为 java 最好用的关键词工具。

特性

• 基于 TF-IDF 算法的关键字算法

• 灵活的条件指定

变更日志

快速开始

maven 引入

<dependency>
    <groupId>com.github.houbb</groupId>
    <artifactId>keyword</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

快速开始

• 获取关键词

final String text = "这是一个伸手不见五指的黑夜，夜太美。";

List<IKeywordResult> keywords =  KeywordHelper.keyword(text);
Assert.assertEquals("[伸手不见|0.86879235325, 太美|0.70848301840625, 伸手不见五指|0.63371734601875, 黑夜|0.509854654010625, 伸手|0.43563643037625]", keywords.toString());

• 指定返回的个数

final String text = "这是一个伸手不见五指的黑夜，夜太美。";

List<IKeywordResult> keywords =  KeywordHelper.keyword(text, 1);
Assert.assertEquals("[伸手不见|0.86879235325]", keywords.toString());

• 指定返回的格式

final String text = "这是一个伸手不见五指的黑夜，夜太美。";

List<String> keywords =  KeywordHelper.keyword(text, 1, KeywordResultHandlers.words());
Assert.assertEquals("[伸手不见]", keywords.toString());

ROAD-MAP

• [] 字典数据独立，便于用户自定义选择

• [] 文本相似度

• [] auto-summary 自动摘要