文本关键词抓取工具（文本关键词抓取工具有哪些）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于文本关键词抓取工具的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、用excel或者按键精灵 有没有办法提取文字中的关键字？

• 2、用Py做文本分析5：关键词提取

• 3、如何在很多word 文档里搜索某一个关键词

• 4、Excel 怎样从一串内容汇总提取关键字

一、用excel或者按键精灵 有没有办法提取文字中的关键字？

首先用文字识别也许可以，虽然也有效，但你几百条数据，用文字识别不太现实。

我觉得你不妨换个思路，这个Excel，为什么会给这些字母，数字标红色，思考一下，他的逻辑判断是什么。。。。。。。。。。。

【举例分析】

因：如果就按当前你给的图片判断，标红是因为，这些文字是字母和数字，所以才会标红

则：那么就很好判断了，直接把你要提取的文字复制出来，然后在

二、用Py做文本分析5：关键词提取

关键词指的是原始文档的和核心信息，关键词提取在文本聚类、分类、自动摘要等领域中有着重要的作用。

针对一篇语段，在不加人工干预的情况下提取出其关键词

无监督学习——基于词频

思路1：按照词频高低进行提取

思路2：按照词条在文档中的重要性进行提取

IF-IDF是信息检索中最常用的一种文本关键信息表示法，其基本的思想是如果某个词在一篇文档中出现的频率高，并且在语料库中其他文档中很少出现，则认为这个词具有很好的类别区分能力。

TF：Term Frequency，衡量一个term在文档中出现得有多频繁。平均而言出现越频繁的词，其重要性可能就越高。考虑到文章长度的差异，需要对词频做标准化：

IDF：Inverse Document Frequency，逆文档概率，用于模拟在该语料的实际使用环境中，目标term的重要性。

TF-IDF：TF*IDF

优点：

(1)jieba

(2)sklearn

(3)gensim

前面介绍的TF-IDF属于无监督中基于词频的算法，TextRank算法是基于图形的算法。

TextRank算法的思想来源于PageRank算法：

和基于词频的算法相比，TextRank进一步考虑了文档内词条间的语义关系。

参考资料：

Python数据分析--玩转文本挖掘

三、如何在很多word 文档里搜索某一个关键词

以下是在word文档里查找关键字的方法：

所需工具：电脑。

1、在

2、进入到【文档】后，在右上角找到选项【查找】，然后单击【查找】。

3、在【

4、查找完成后，就可以看到文章中“丁香”的关键字被标黄了。

四、Excel 怎样从一串内容汇总提取关键字

很简单的，我给你举个例子，以下是操作步骤：

1、首先打开你需要提取内容的表格；

2、在你的Excel的顶部工具中找到“条件格式”；

3、点击“条件格式”，在“突出显示单元格规则”中选择“文本包含”

4、把整个表格选取，在条件中输入你想要的关键字；如下图

5、这样你需要的数据就会显示出来，你还可以把这些数据按照单元格颜色不同进行排列，把需要的数据展示在前面；

6、排列好后，就可以直接复制你想要的数据了。

以上就是关于文本关键词抓取工具相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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