基于TextRank与Log-Likel ihood的Chrome浏览器中文词
云插件的设计与开发
梁茂成.北京外国语大学,2015.
摘要:在互联网技术迅速发展的今天,人们通过网络获取信息日益便捷。但同时也引起了信息冗杂、超量等问题。在这样的条件下,通过挖掘文本来获取关键信息成为改善互联网用户体验、提高工作与阅读效率的重要手段,关键词抽取即信息获取的重要实践之一。
本文基于TextRank和Lo g-Like lihood(对数似然比)算法,设计并实现了一款谷
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如何7天快速搞定专业论文之经验谈
1写论文一定找一个清静的地方闭关。因为是论文是一个完整、逻辑连贯的体系如果干扰太多写起来就会很慢而且心也会很烦。如果在实验室或办公室杂事太多估计就是给两个月都写不完。
2写论文之前最好先做一个报告阐述一下做论文的思路因为你能在很短的时间内把你所作的东西用最简要的话说出来就说明你的思路是清晰的。如果写论文没有清晰的思路最好先不要写否则是浪费时间。
3这一步是最关键的。抓大放小逐层细化。开始的时候我论文写得很细每一个论点的证明都要做到尽善尽美但后来发现不行一是写起来太慢二是越写越发现自己沉陷于一个泥潭之中根本写不下去了。所以我决定放弃先是简要写出主要需说明内容很快就能把论文的主体结构完成。感觉很有成就感于是再把一些需要补充说明的东西逐步逐步加进去使其丰满。这样每细化一次就把论文从头到尾过一遍有整体感逐步写下来论文就写得非常快。
在这里我要特别提醒一下至关重要的是按照第3点完成主体内容我有一点心得可以分享给大家您可以淘宝上搜索一家叫“馨雅文献”的淘宝店家他们家QQ 47935525这家店铺帮了我特别大的忙他们家最贴心的业务是这样的只要你给出想要写的论文题目或关键词花费100多块吧你就可以从他
们家得到一份有100-500篇非常专业且最贴近你所写论文主题的重点大学硕博士论文目录基本能涵盖所有和主题相关的论文然后会让你从目录中再挑选出其中15-30篇左右最贴近主题的硕博士论文全文给你全文文字都可以复制黏贴的哦就是这些精选后的论文内容构成了我这篇论文的基本框架和血肉的。
就这样子本来拖延了进度的我仅仅花了7天时间就完成了我的论文成为一篇立意新颖博采众长的优秀论文顺利通过了毕业答辩。
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歌C hro me浏览器中文关键词抽取插件。该插件可获取到用户当前浏览页面,并通过适当的业务逻辑,生成网页内容的关键词云。
TextRank算法基于图论和图模型,对图中的点计算权重,并以权重值作为排序算法。本文针对文本应用场景,应用TextRank算法,抽取关键词并返回用户而Lo g-Like lihoo d算法则根据频数与对照语料库,通过计算对数似然比来确定关键词并返回。词云是一种关键词显示方式,通过字体大小与相对位置关系以清晰、直接地向用户展示文章关键词。在得到两种算法的计算结果后,为所有关键词赋权,并将关键词与权重用于生成词云。
网络架构上,本文采用了以N ginx为基础服务架构的服务器,采用事件驱动的编程模型,搭建了服务器端,并使用Node.js作为后端网络逻辑层。通过有效、轻量的通信机制,完成数据的传递。在文本处理与关键词提取算法的实现上,本文采用服务器端运行Python脚本的方式,完成了文本清洁、转码、分词、关键词提取等工作。插件采用异步方式,保证了服务器响应速度,同时减轻了负载。此外,插件的设计与开发过程中,本文还对数据安全性和程序稳定性、扩展性等进行了论证。
经过设计与开发,本文基本达到了预期目标,完成了一个能为用户提供词云的浏览器插件。对插件进行的测试表明,插件可返回准确率较高的关键词列表。但是插件在功能的丰富程度、美观性、性能等方面依然有改进空间。
作为语料库语言学研究的扩展和应用,本文的设计与开发的插件能够通过关键词的抽取,帮助用户快速了解网页内容和重点,方便他们的网络生活。此外,本文还希望插件成为语料库语言学研究与网络技术紧密结合的案例,并看到未来更多类似的研究出现。
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