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关键词生成文章（写作神器 自动生成）
发布时间：2023-04-02 15:49:05
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于关键词生成文章的问题，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:
一、如何用Python玩转TF-IDF之寻找相似文章并生成摘要
应用1：关键词自动生成
核心思想是对于某个文档中的某个词，计算其在这个文档中的标准化TF值，然后计算这个词在整个语料库中的标准化IDF值。在这里，标准化是说对原始的计算公式进行了一些变换以取得更好的衡量效果，并避免某些极端情况的出现。这个词的TF-IDF值便等于TF*IDF。对于这个文档中的所有词计算它们的TF-IDF值，并按照由高到低的顺序进行排序，由此我们便可以提取我们想要的数量的关键词。
TF-IDF的优点是快捷迅速，结果相对来说比较符合实际情况。缺点是当一篇文档中的两个词的IDF值相同的时候，出现次数少的那个词有可能更为重要。再者，TF-IDF算法无法体现我词的位置信息，出现位置靠前的词与出现位置靠后的词，都被视为重要性相同，这是不正确的。存在的解决办法是对文章的第一段和每段的第一句话给予比较大的权重。
应用2：计算文本相似度
明白了对于每个词，如何计算它的TF-IDF值。那么计算文本相似度也轻而易举。我们已经计算了文章中每个词的TF-IDF值，那么我们便可以将文章表征为词的TF-IDF数值向量。要计算两个文本的相似度，只需要计算余弦即可，余弦值越大，两个文本便越相似。
应用3：自动摘要
2007年，美国学者的论文<A Survey on Automatic Text Summarization>总结了目前的自动摘要算法，其中很重要的一种就是词频统计。这种方法最早出自1958年IBM公司一位科学家的论文<The Automatic Creation of Literature Abstracts>。这位科学家认为，文章的信息都包含在句子中，有的句子包含的信息多，有的句子包含的信息少。自动摘要就是找出那些包含信息最多的句子。那么句子的信息量怎么衡量呢？论文中采用了关键词来衡量。如果包含的关键词越多，就说明这个句子越重要，这位科学家提出用Cluster的来表示关键词的聚集。所谓簇，就是包含多个关键词的句子片段。
以第一个图为例，其中的cluster一共有7个词，其中4个是关键词。因此它的重要性分值就等于(4*4)/7=2.3。然后，找出包含cluster重要性分值最高的句子（比如5句），把它们合在一起，就构成了这篇文章的自动摘要。具体实现可以参见<Mining the Social Web: Analyzing Data from Facebook, Twitter, LinkedIn, and Other Social Media Sites>（O'Reilly, 2011）一书的第8章，Python代码见github。这种算法后来被简化，不再区分cluster，只考虑句子包含的关键词。伪代码如下。
Summarizer(originalText, maxSummarySize):// 计算文本的词频，生成一个列表，比如[(10,'the'), (3,'language'), (8,'code')...]
wordFrequences = getWordCounts(originalText)
// 过滤掉停用词，列表变成[(3, 'language'), (8, 'code')...]
contentWordFrequences = filtStopWords(wordFrequences)
// 按照词频的大小进行排序，形成的列表为['code', 'language'...]
contentWordsSortbyFreq = sortByFreqThenDropFreq(contentWordFrequences)
// 将文章分成句子
sentences = getSentences(originalText)
// 选择关键词首先出现的句子
setSummarySentences = {}
foreach word in contentWordsSortbyFreq:
firstMatchingSentence = search(sentences, word)
setSummarySentences.add(firstMatchingSentence)
if setSummarySentences.size() = maxSummarySize:
break
// 将选中的句子按照出现顺序，组成摘要
summary = ""
foreach sentence in sentences:
if sentence in setSummarySentences:
summary = summary + " " + sentence
return summary
类似的算法已经被写成了工具，比如基于Java的Classifier4J库的SimpleSummariser模块、基于C语言的OTS库、以及基于classifier4J的C#实现和python实现。
二、文章太难写了，有文章生成器网站吗？
并没有好用的文章生成的网站，生成的文章， 一般可读性差，或者说基本上没用，如果你不想写文章的话，可以用聚合，这样会轻松很多，但是聚合出来的文章有可读性，但是文章的深度不够，质量也就一般般吧
如果还有啥问题，请留言或者私信，如果回答的还算可以，请列为最佳答案
三、有谁知道好用的发帖软件，别人浏览的又多的软件？？
这个没有具体的规则，根据需求不同，然而需要的功能也不同。那么接下来要说的就是速云通发帖软件，这款软件是完全的模拟手工发布的软件，在很多的方面还是比较受客户的欢迎的，还是能够满足客户的需求的。
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四、众筹需要哪些条件？
条件一：患者朋友圈资源匮乏怎么办。很多患者发起筹款时对转发朋友圈很没有信心，说好友少，能捐款的太少，达不到好的筹款效果。无忧筹平台为患者提供了第三方助推方式，患者可以根据自己的特点和情况选择相应的助推模式。之前在无忧筹筹款的一个患者，预计通过朋友圈转发大概能筹得2万元左右，在使用了助推模式后，筹集了15万元，获得了意想不到的效果。
条件二：患者不会写筹款文章怎么办。由于患者文化水平、教育水平差异，一些患者不会书写文章。水滴筹、轻松筹等平台通过自动写文软件上输入关键词自动生成文章。这样虽然能快速成文但缺乏感情，短短几行字难以打动人心。无忧筹平台在后台安排了兼职作家和记者人工代写文章，从字里行间流露出真情实感，由于看到筹款项目会有很多陌生人，所以一篇让人潸然泪下的文章至关重要。
条件三：患者着急取钱怎么办。对于住进ICU、癌症化疗或者做血液透析的患者，每天都在产生昂贵的治疗费用，不定时就要缴纳医疗费。无忧筹平台考虑到这点，为了方便患者取钱方便，在筹款周期内不限制取款次数，患者今天发起筹款，第二天就可以申请取款，当天到账。据权威媒体《南方周末》报道，某筹款平台的审核通过率仅有50%-60%。

条件四：患者害怕平台乱收费怎么办。无忧筹平台帮助患者发起筹款“0收费”，对于筹款行业出现的一些“私收红包”现象坚决说不。其他一些平台的筹款顾问为了利益，只在乎发起单数多少，而不关心患者实际筹到多少钱。无忧筹平台在后台安排一对一筹款顾问，跟进患者筹款进度，对于在筹款进程中遇到的问题及困难，倾力相助。
条件五：患者害怕自己的筹款项目不被信任怎么办。为了杜绝虚假现象的发生，无忧筹跟当地的公益组织合作，当地的爱心协会、公益机构会去到患者身边，审核患者的病情和家庭经济情况，为患者录制证实视频，公益组织更具权威性和说服力，能增强患者情况的真实性，不再让人当成骗子，让别人更信任患者，更愿意为患者捐款。
以上就是关于关键词生成文章相关问题的回答。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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