下拉神器是一款专业的下拉词平台,提供各种下拉功能:百度下拉丶360搜索下拉丶必应搜索下拉丶哔哩哔哩下拉丶抖音下拉等等,里面还有批量做词教程技术,可以一次性做10-50个词,省心高效!批量做词,批量出词,可以实现霸屏效果!
有的客户想删除下拉,但是百度不受理,就可以使用批量做词霸屏技术,实现把那些负面信息顶下去,顶掉的效果=删除效果!欢迎您前来使用!新手不懂使用,请多看2遍视频教程哦!下拉神器100%有效果的!
给大家看一个下拉神器介绍的视频,看完后,点击下面的按钮进入”下拉神器“
欢迎使用下拉神器,下拉行业老品牌,如果下拉神器都不好使,整个行业其他平台一样不好使,但是大家一定要多学习多看教程,先学会做词出词的技巧!
下一篇文章内容预览:
我从事关键词提取领域时间不长下拉词怎么弄出来★人人都能霸屏下拉64xl.com,免费网站排名优化在线,只能说是略知一二,结合自己近期的工作,想简单谈一谈关键词提取技术。
要计算一个句子的语义,我们需要从这个句子中找出几个比较重要的词关键词提取工具,基本代表这个句子的基本语义,这些词就是关键词,不管是搜索还是问答,都需要进行关键词提取。
关键词提取技术看上去只是文本匹配的一种,甚至不需要学习算法,就能知道算法的原理。
但该技术仍面临一些困难。
比如,在百度还没有分词技术的时候,你在搜索引擎中搜索“和服”这个词,它返回给你的网页可能不是你想要的日式唐装,而是“运营与服务”的网页【关于做好党员联系和服务群众工作的意见】、【关于商品和服务明码标价实施的规定】等。
面对这种困境,程序员常常苦苦挣扎:没有什么是字典和规则不能解决的。
然而,词典和规则只是暂时的解决办法,机器真正理解自然语言还有很长的路要走。那么,我们为什么不在那之前变得更聪明一点呢?
这种让我们摆脱词典和规则的巧妙方法就称为中文分词。
虽然分词还面临不少挑战,但其效果在NLP最底层组件中已经完全达到了商用标准,足以拯救程序员脆弱的肝脏,也让分词的准确率有了质的提升。
所以,就像吃饺子一定要有老醋(当然你也可以根据自己的口味蘸酱油、辣椒油、蒜泥等),吃油条一定要喝豆腐脑一样,关键词提取也必须有中文分词器作为依据。
众所周知,在NLP过程中,错误是会一步步传递下去的,所以如果想要准确的提出关键词,分词器也必须靠谱。
但即便有分词器这样的好朋友,关键词提取算法仍然只能用“复杂的文本匹配”来形容。
这时候就出现了一个非常常见、原理也简单的算法,就是TF-IDF。TF-IDF(term-)是信息检索和数据挖掘中常用的一种加权技术,TF表示词频(Term),IDF表示逆文本频率指数( Text ,TF)。其主要思想是:如果一个单词或短语在一篇文章中出现的频率TF很高,而在其他文章中很少出现,那么这个单词或短语就被认为具有很好的词性。例如在句子【猎人的狗咬死了】中,TF计算出来的关键词为“猎人”、“咬”、“狗”、“死亡”。基于TF-IDF进行关键词提取。下面一组句子的关键词提取结果是一样的:
[就是那条咬死猎人的狗]
[它把猎人的狗咬死了]
[是猎人的狗杀死了它]
[猎人的狗把它咬死了]
[狗杀死了猎人]
下列句子的关键词相似:
[他的狗把猎人咬死了]
[猎人被他的狗杀死了]
[是那条狗把猎人咬死了]
[它把猎人的狗咬死了]
如果我们将“dog”替换为“”,而“”这个词比较少见,TF-IDF就会自动将“”这个词排在关键词列表的最前面,从而认为“”是该句子中出现频率最高的词,是该句子的主要关键词。将上面第一句中的“dog”替换为“lion”。由于“lion”比“dog”少见,所以关键词的顺序发生了变化。TF-IDF算法的作用就是计算,虽然稀有的东西很有价值,但稀有性并不是关键,这种统计算法有时候靠谱,有时候不靠谱。(靠谱的时候往往是这个词出现在文章标题或者文章开头的时候,这种情况)
进一步分析,一个词是否是关键,取决于它在句子中所起的结构作用。就像在一座宏伟的建筑中,精美的雕像和装饰并不多见,而钢筋混凝土却很常见(只是看不见)。但这是否意味着雕像是建筑的关键,而钢筋混凝土只是建筑装饰呢?
因此关键词提取的核心算法应该是计算单词在句子中的结构作用而不是其稀有度。
但是我们如何计算和测量这个结构呢?
我首先想到的思路是word 。word 可以有效计算出文章中单词的语义和结构信息,基于其平移不变性,还可以计算出很多其他有趣的结果,最著名的例子就是【King-Man=-】。
但如果当前的文本量太少怎么办?一个很现实的场景是:某些专业领域的关键词提取。由于依赖训练,对于文本量太少的专业领域,很难训练出理想的效果。
其次关键词提取工具,词向量是固定的,词向量无法计算单词的多义性。
我经常用“我买了一个苹果给我女朋友”作为例句(虽然我没有女朋友),如果这句话是在圣诞节说的,也许这个苹果代表的是。如果这句话是在圣诞节说的,就像叶说的,这个苹果可能真的就只是一个苹果。比如,【我的嘴唇有点干】中的“干”字和【你在干嘛】中的“干”字是两个完全不同的词,但词向量是分不出来的。
因此我认为,而且这只是我个人的看法:真正的关键词抽取技术是建立在词的[知识表示]基础上的[结构化信息抽取]。而且我认为词类似于某种最大簇结构,删除结构中任何一个节点都会导致语义拓扑的崩溃(如果不崩溃,说明这个词不重要,不是核心),从而改变语义。比如,[我没有女朋友]这两句话在文字上和“我有女朋友”很相似,但意思却截然相反。
前几天在微信群里看到一款叫霓虹星智能机器人大脑的产品,很是引人注目,他们的关键词提取技术是根据语法结构来提取关键词的,比如上面这组句子的提取结果如下:
是他的狗把猎人咬死了——————————————狗+咬+猎人+他+死亡
狗咬死了猎人————————————————狗+咬+猎人+他+死亡
猎人被他的狗咬死了——————————————狗+咬+猎人+他+死亡
把猎人咬死的那只狗是这只——————————————狗++它+猎人+咬
就是它咬死了猎人的狗——————————————它+咬+狗+猎人+死亡
它把猎人的狗咬死了————————————————它+咬+狗+猎人+死亡
它把猎人的狗咬死了————————————它+咬+狗+猎人+死亡
是那条咬死猎人的狗————————————它+狗+猎人+死亡
猎人的狗把它咬死了————————————————狗+咬+它+猎人+死亡
猎人的狗咬了它的---狗+咬+猎人+它
猎人的狗咬了它——————————————狗+咬+它+猎人+咬
把猎人咬死的那只狗是它的——————————————狗++猎人+咬
狗咬死了猎人——————————————狗+猎人+咬+死
测试地址:
我们可以看到,语义相同的句子中关键词的位置大致相同,语义不同的句子中关键词的位置也不同,与TF-IDF算法不同,他们的关键词提取不是根据统计结果来确定关键词权重,而是根据单词的语法功能来确定其权重。他们告诉我,第一个关键词表示句子的主语,第二个关键词表示句子的谓语,第三个关键词表示句子的宾语,前三个关键词相同,句子的语义基本相同。比如,我们把上面句子中的“dog”替换成“lion”,提取关键词之后,“lion”就会出现在“dog”原本出现的位置,“”就会出现在“”原本应该出现的位置。
我没见过这种关键词提取技术。但是我发现它和TF-IDF相比有明显的优势。计算两个句子的语义相似度,只需要看每个位置的关键词是否相同即可。比如“它咬死了猎人的狗”,“它咬死了猎人的狗”,“正是它咬死了猎人的狗”,这三个句子的关键词一模一样,语义也和“正是狗咬死了猎人”中的关键词顺序不一样,语义也和它们不一样。我发现他们用五个关键词就能把一个没有格式化的数据变成语义,真是太神奇了!我尝试用他们的接口做了一些东西,效果明显提升了。
为什么要研究关键词提取?
得知识者得天下。下一波人工智能浪潮必然是强人工智能掀起的(但愿如此),而知识图谱是强人工智能的必经之路。结构化信息技术是构建知识图谱的绊脚石。千里之行,始于足下。关键词提取,一个看似古老的技术名词,在AI时代也需要重新定义。比如知识图谱这个概念,存在了几十年,原来的名字叫语义网络,看来以后关键词提取可能就叫【结构化信息提取技术】了。
什么是知识?如何表示知识?如何结构化非结构化文本?借助霓星智能提供的关键词计算工具,我们可以从非结构化文本中提取一些信息。我会用数据说话。结构化文本占开放领域文本的80%以上。
如果能配上【同义词词库】和【词语属性库】,或者某种已经构建好的知识图谱,或许就能做【语义分析】。
比如同义词和用词向量计算余弦相似度的结果是两个不同的概念,比如wife的同义词是wife,但用词向量计算的结果却是,词属性库是把有相同词属性的词放在一起,比如可以发“吃”的动作,几乎都是动物而不是植物。有了这些东西做支撑,语义结构分析就相当于分析一栋建筑,雕像、钢筋的作用自然就分析清楚了。这两项工作是非常辛苦、非常专业的工作,耗费人力和时间。但为了达到产业化的目标,就不得不这样去做。
作者水平有限,错误在所难免,前路漫漫,艰辛不已,愿以此文为起点,引发讨论。