图中是用textrank方法提取关键词，如果我想用word2vec来改进textrank，基于word2vec计算词语之间的相似度，来代替原textrank算法的初始边权重，请问大家，我应该在代码哪个地方改呢，具体的代码应该怎么写呢
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- 2023-09-13 17:19是dream的博客 自然语言文本预处理，TextRank算法是一种有效的自动化关键词提取方法，它不需要依赖领域知识或语法规则，只需要基于文本本身的统计信息就能得到关键词，因此在各种自然语言处理任务中都具有广泛的应用前景。...
- 2020-07-14 11:22艾文教编程的博客 本文主要同大家分享word2vec原理以及应用，通过文本相似度和新闻文本分类为案例进行展开，最后对词向量技术发展进行简述。
- 2019-08-10 05:472. **构建图**：使用词袋模型（Bag-of-Words）或其他词汇表示方法（如TF-IDF或Word2Vec）将句子转换为向量。根据句子间的相似度（例如，余弦相似度或Jaccard相似度）来创建边。 3. **计算权重**：应用TextRank算法...
- 2022-03-23 13:57mccccccy的博客 自然语言处理TF-IDF关键词提取算法 1、关键词提取简介 关键词是指能反映文本主题或者主要内容的词语。关键词提取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来，是NLP领域的一个重要的子任务。在信息检索中...
- 2023-08-19 18:55而现代方法则更多地利用了机器学习和深度学习技术，例如词嵌入（Word Embedding）模型如Word2Vec和GloVe，以及基于注意力机制的Transformer模型，这些模型可以捕捉到词汇的语义关系，提升关键词提取的质量。...
- 2020-07-22 00:15weixin_26632369的博客 nlp word2vec 摘要 (Summary) In this article, using NLP and Python, I will explain 3 different strategies for text multiclass classification: the old-fashioned Bag-of-Words (with Tf-Idf ), the famous ...
- 2025-09-26 08:53核心技术包括基于Word2Vec与TextRank融合的特征词提取方法，提升关键词提取准确率；采用Jieba分词结合自定义计算机专业词典增强分词精度；利用CBOW模型训练词向量，并通过余弦相似度计算实现问句匹配与答案抽取。...
- 2025-10-21 14:34云山雾村的博客 htmltable {th, td {th {pre {简介：Word2Vec是自然语言处理中广泛应用的词嵌入模型，通过CBOW和Skip-gram两种核心算法将词汇映射为语义向量。Text8数据集源自维基百科英文版，包含约1亿字符、100万单词，经过清洗...
- 2024-01-22 12:30千里澄江的博客 一篇文档的关键词等同于最能表达文档主旨的N个词语，即对于文档来说最重要的词，因此，...本文总结了三种常用的抽取文本关键词的方法：TF-IDF、TextRank和Word2Vec词向量聚类，并做了原理、流程以及代码的详细描述。
- 2024-09-04 21:31陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO的博客 关键词提取是文本挖掘领域一个很重要的部分，通过对文本提取的关键词可以窥探整个文本的主题思想，进一步应用于文本的推荐或文本的搜索。16.1.1 关键词提取介绍及相关算法关键词是能够表达文档中心内容的词语，常...
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（查看结题原因） 1月17日-
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1月5日