深度剖析：NLP 领域基于 TF-IDF 和 Text-Rank 的关键字提取原理
今天，我想写一篇自然语言处理领域两大关键词提取技术 TF-IDF 和 Text-Rank。这两项技术在文本处理的世界里犹如两颗璀璨的明星，各自散发着独特的光芒，帮助我们从海量的文本数据中精准地提炼出关键信息，无论是在学术研究、信息检索，还是商业智能分析等领域，都有着举足轻重的地位。
废话不多说，开始我们今天真题。
1. 什么是关键字提取？
关键词提取是一个常见的需求，它从一段文本中提取出重要的词，这些词是对文章的一种粗略的摘要，可以帮助读者快速捕获文章的关键信息。如下图：
2. 应用场景
个性化推荐: 通过对文章的关键词计算，结合用户画像，精准的对用户进行个性化推荐。
话题聚合: 根据文章计算的关键词，聚合相同关键词的文章，便于用户对同一话题的文章进行全方位的信息阅读。
文章搜索: 通过对文章关键词提取，完成搜索关键词与文章内容的精准匹配。
3. 实现技术
无监督方法：TF-IDF、Text-Rrank
监督方法：多标签分类，序列标注问题
本次我主要讲解无监督方法。
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