图可以定义为一组相互关联的顶点。然后以不同的方式将文本表示为图形。单词可以被认为是通过有向链接（即顶点之间的单向连接）连接的顶点。
例如，这些链接可以限定单词在依赖树中的关系。其他文档表示可能使用无向链接，尤其是表示词语共现。
有向图看起来有点不同：
图关键字提取背后的基本思想始终相同：根据从图 巴哈马商业指南 结构中获得的某些信息来衡量顶点的重要性。
一旦创建了图表，就该确定如何衡量顶点的重要性了。有很多选择。一些方法选择测量所谓的顶点的度（或价）。
顶点的度（或价）等于进入该顶点的键数或弧数与从该顶点出来的键数。
其他方法是测量给定顶点的直接顶点的数量，或者SEO 领域中一个众所周知的方法是计算该图的 PageRank。
无论选择哪种测量方式，您都会获得每个顶点的分数。后者将决定是否应选择它作为关键词。
以以下文本为例：
星际之门基地遭外星人入侵后，杰克·奥尼尔上校被召去救援。星际之门 SG-1 随后形成并被派去探索所有这些新世界。
机器学习
基于机器学习的系统可用于许多文本分析任务，包括关键字提取。但是机器学习是什么？它是人工智能的一个子领域，构建能够学习和预测的算法。[3]
为了处理非结构化文本数据，机器学习系统必须将其转换成它们能够理解的内容。但是他们是如何做到的呢？将数据转换为包含文本不同代表特征的向量（一组带有编码数据的数字）。
有不同的机器学习算法和方法可用于从文本中提取最相关的关键词，包括支持向量机（SVM）和深度学习。
以下是使用机器学习进行关键词提取的最常见和最有效的方法之一：
条件随机场
条件随机场 (CRF) 是一种统计方法，通过对文本中存在的单词序列中的不同特征进行加权来学习模型。这种方法考虑了不同变量之间的关系和背景。
使用条件随机场可以让您创建复杂而丰富的模型。这种方法的另一个优点是它能够综合信息。事实上，一旦模型通过示例进行训练，它就可以轻松地将所学到的知识应用到其他领域。
然而，要使用条件随机场，您必须具有很强的数学技能，以便能够计算所有特征的权重，以及所有单词序列的权重。
结论
构建关键词提取模型 有不同的方法。从统计方法到基于机器学习的模型，我们回顾了所有选项并概述了每种方法的工作原理。
最适合您的方法取决于您的需求、您将处理的数据类型以及您期望实现的结果。
现在您已经了解了可用的不同选项，是时候将这些技巧付诸实践并发现使用关键字挖掘可以做的所有令人兴奋的事情了。
关键词挖掘是在大型数据集中查找相关内容的好方法。这使得各行各业的人们能够自动化复杂的流程，否则这些流程会非常漫长且效率低下（在某些情况下，根本无法手动执行）。它还提供了可用于做出更好决策的宝贵信息。