文本關鍵詞抓取工具（文本關鍵詞抓取工具有哪些）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于文本關鍵詞抓取工具的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內優(yōu)秀的企業(yè)，服務客戶遍布全球各地，相關業(yè)務請撥打電話：175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目錄:

• 1、用excel或者按鍵精靈 有沒有辦法提取文字中的關鍵字？

• 2、用Py做文本分析5：關鍵詞提取

• 3、如何在很多word 文檔里搜索某一個關鍵詞

• 4、Excel 怎樣從一串內容匯總提取關鍵字

一、用excel或者按鍵精靈 有沒有辦法提取文字中的關鍵字？

首先用文字識別也許可以，雖然也有效，但你幾百條數據，用文字識別不太現實。

我覺得你不妨換個思路，這個Excel，為什么會給這些字母，數字標紅色，思考一下，他的邏輯判斷是什么。。。。。。。。。。。

【舉例分析】

因：如果就按當前你給的圖片判斷，標紅是因為，這些文字是字母和數字，所以才會標紅

則：那么就很好判斷了，直接把你要提取的文字復制出來，然后在

二、用Py做文本分析5：關鍵詞提取

關鍵詞指的是原始文檔的和核心信息，關鍵詞提取在文本聚類、分類、自動摘要等領域中有著重要的作用。

針對一篇語段，在不加人工干預的情況下提取出其關鍵詞

無監(jiān)督學習——基于詞頻

思路1：按照詞頻高低進行提取

思路2：按照詞條在文檔中的重要性進行提取

IF-IDF是信息檢索中最常用的一種文本關鍵信息表示法，其基本的思想是如果某個詞在一篇文檔中出現的頻率高，并且在語料庫中其他文檔中很少出現，則認為這個詞具有很好的類別區(qū)分能力。

TF：Term Frequency，衡量一個term在文檔中出現得有多頻繁。平均而言出現越頻繁的詞，其重要性可能就越高?？紤]到文章長度的差異，需要對詞頻做標準化：

IDF：Inverse Document Frequency，逆文檔概率，用于模擬在該語料的實際使用環(huán)境中，目標term的重要性。

TF-IDF：TF*IDF

優(yōu)點：

(1)jieba

(2)sklearn

(3)gensim

前面介紹的TF-IDF屬于無監(jiān)督中基于詞頻的算法，TextRank算法是基于圖形的算法。

TextRank算法的思想來源于PageRank算法：

和基于詞頻的算法相比，TextRank進一步考慮了文檔內詞條間的語義關系。

參考資料：

Python數據分析--玩轉文本挖掘

三、如何在很多word 文檔里搜索某一個關鍵詞

以下是在word文檔里查找關鍵字的方法：

所需工具：電腦。

1、在

2、進入到【文檔】后，在右上角找到選項【查找】，然后單擊【查找】。

3、在【

4、查找完成后，就可以看到文章中“丁香”的關鍵字被標黃了。

四、Excel 怎樣從一串內容匯總提取關鍵字

很簡單的，我給你舉個例子，以下是操作步驟：

1、首先打開你需要提取內容的表格；

2、在你的Excel的頂部工具中找到“條件格式”；

3、點擊“條件格式”，在“突出顯示單元格規(guī)則”中選擇“文本包含”

4、把整個表格選取，在條件中輸入你想要的關鍵字；如下圖

5、這樣你需要的數據就會顯示出來，你還可以把這些數據按照單元格顏色不同進行排列，把需要的數據展示在前面；

6、排列好后，就可以直接復制你想要的數據了。

以上就是關于文本關鍵詞抓取工具相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

推薦閱讀：

景觀設計方案文本（景觀設計方案文本有哪些內容）

濱海公園景觀設計文本免費（濱海公園設計案例）

居住區(qū)景觀設計總結（居住區(qū)景觀設計總結文本）

營銷管理培訓課程

有什么創(chuàng)業(yè)好項目推薦的（最適合年輕人創(chuàng)業(yè)的項目）