使用 Node.js 对文本内容分词和关键词抽取

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了使用 Node.js 对文本内容分词和关键词抽取前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

在讨论技术前先卖个萌,吃货的世界你不懂~~

众成翻译的文章有 tag,用户可以基于 tag 来快速筛选感兴趣的文章文章也可以依照 tag 关联来进行相关推荐。但是现在众成翻译的 tag 是在推荐文章的时候设置的,都是英文的,而且人工设置难免不规范和不完全。虽然发布文章后也可以人工编辑,但是我们也不能指望用户管理员能够时时刻刻编辑出恰当的 tag,所以我们需要用工具来自动生成 tag。

在现在开源的分词工具里面,jieba是一个功能强大性能优越的分词组件,更幸运地是,它有 node 版本。

nodejieba 的安装和使用十分简单:

我们可以载入自己的字典,在字典里给每个词分别设置权重和词性:

编辑 user.uft8 地瓜 9999 n 金箍 9999 n 棒就棒在 9999 然后通过 nodejieba.load 加载字典。

除了分词以外,我们可以利用 nodejieba 提取关键词:

HTTP、HTTP/2与性能优化

本文的目的是通过比较告诉大家,为什么应该从HTTP迁移到HTTPS,以及为什么应该添加到HTTP/2的支持。在比较HTTP和HTTP/2之前,先看看什么是HTTP。

什么是HTTP

HTTP是在万维网上通信的一组规则。HTTP属于应用层协议,跑在TCP/IP层之上。用户通过浏览器请求网页时,HTTP负责处理请求并在Web服务器与客户端之间建立连接。

有了HTTP/2,不使用雪碧图、压缩、拼接,也可以提升性能。然而,这不代表不应该使用这些技术。不过这已经清楚表明了我们从HTTP/1.1移动到HTTP/2的必要性。 `;

输出的结果类似下面这样:

3018001394 },{ word: '应该',weight: 14.052171126120001 },{ word: '万维网',weight: 12.2912397395 },{ word: 'TCP',weight: 11.739204307083542 },{ word: '1.1',{ word: 'Web',{ word: '雪碧图',{ word: 'HTTPS',{ word: 'IP',{ word: '应用层',weight: 11.2616203224 },{ word: '客户端',weight: 11.1926274509 },{ word: '浏览器',weight: 10.8561552143 },{ word: '拼接',weight: 9.85762638414 },{ word: '比较',weight: 9.5435285574 },{ word: '网页',weight: 9.53122979951 },{ word: '服务器',weight: 9.41204128224 },{ word: '使用',weight: 9.03259988558 },{ word: '必要性',weight: 8.81927328699 },{ word: '添加',weight: 8.0484751722 } ]

我们添加一些新的关键词到字典里:

性能 HTTP/2

输出结果如下:

性能',weight: 12.61259281884 },weight: 9.03259988558 } ]

在这个基础上,我们采用白名单的方式过滤出一些可以作为 tag 的词:

HTTP、HTTP/2与性能优化

本文的目的是通过比较告诉大家,为什么应该从HTTP迁移到HTTPS,以及为什么应该添加到HTTP/2的支持。在比较HTTP和HTTP/2之前,先看看什么是HTTP。

什么是HTTP

HTTP是在万维网上通信的一组规则。HTTP属于应用层协议,跑在TCP/IP层之上。用户通过浏览器请求网页时,HTTP负责处理请求并在Web服务器与客户端之间建立连接。

有了HTTP/2,不使用雪碧图、压缩、拼接,也可以提升性能。然而,这不代表不应该使用这些技术。不过这已经清楚表明了我们从HTTP/1.1移动到HTTP/2的必要性。 `;

tagList.indexOf(item.word) >= 0));

最后得到:

这就是我们想要的结果。

以上就是分词库 nodejieba 基本的使用方法,在将来我们可以利用它对众成翻译发布的译文自动分析添加相应的 tag,以为各位译者和读者提供更好的用户体验。

以上所述是小编给大家介绍的使用 Node.js 对文本内容分词和关键词抽取。编程之家 jb51.cc 收集整理的教程希望能对你有所帮助,如果觉得编程之家不错,可分享给好友!感谢支持

原文链接:https://www.f2er.com/nodejs/38962.html

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