java 提取英文文章中关键字

Java 提取英文文章中关键字

在自然语言处理（NLP）和信息检索领域中，提取文本中的关键字是一个常见的任务。关键字是文章中最重要的词汇，能够概括文章的主题和内容。在本文中，我们将介绍如何使用 Java 提取英文文章中的关键字。

关键字提取的方法

有多种方法可以用于提取文章中的关键字。下面介绍两种常见的方法：基于词频的方法和基于 TF-IDF 的方法。

基于词频的方法

基于词频的方法简单直观，它根据词汇在文本中出现的频率来判断其重要性。在 Java 中，可以通过使用 HashMap 来统计词汇的出现次数。

以下是基于词频的关键字提取的 Java 代码示例：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class KeywordExtractor {
    public static Map<String, Integer> extractKeywords(String text) {
        Map<String, Integer> wordCountMap = new HashMap<>();

        // 将文章文本按空格切分为单词
        String[] words = text.toLowerCase().split("\\s+");

        // 统计每个单词的出现次数
        for (String word : words) {
            if (wordCountMap.containsKey(word)) {
                wordCountMap.put(word, wordCountMap.get(word) + 1);
            } else {
                wordCountMap.put(word, 1);
            }
        }

        return wordCountMap;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String text = "This is a sample text for keyword extraction. This text contains some sample keywords.";

        Map<String, Integer> keywordMap = extractKeywords(text);

        for (Map.Entry<String, Integer> entry : keywordMap.entrySet()) {
            System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
        }
    }
}

在上述代码中，我们使用 HashMap 来存储每个单词及其出现的次数。首先，我们将文章文本按空格切分为单词，并将所有单词转换为小写以便统一处理。然后，我们遍历每个单词，如果它已经出现过，就将其出现次数加一；否则，将其出现次数初始化为一。最后，我们返回包含关键字及其出现次数的 HashMap。

运行上述代码，将输出以下结果：

text: 2
contains: 1
is: 1
sample: 2
for: 1
keywords.: 1
this: 2
a: 1
keyword: 1
extraction.: 1
some: 1

从结果可以看出，代码成功提取了文章中的关键字，并统计出它们的出现次数。

基于 TF-IDF 的方法

基于词频的方法没有考虑到词汇在整个语料库中的重要性。为了更准确地提取关键字，我们可以使用基于 TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）的方法。TF-IDF 是一种常用的用于评估词汇在文本中重要性的方法，它通过计算词频和逆文档频率的乘积来得到一个词汇的重要性分数。

以下是基于 TF-IDF 的关键字提取的 Java 代码示例：

import java.util.*;

public class KeywordExtractor {
    public static Map<String, Double> extractKeywords(String text, List<String> corpus) {
        Map<String, Double> tfidfMap = new HashMap<>();

        // 将文章文本按空格切分为单词
        String[] words = text.toLowerCase().split("\\s+");

        // 统计每个单词在文章中的词频
        Map<String, Integer> wordCountMap = new HashMap<>();
        for (String word : words) {
            wordCountMap.put(word, wordCountMap.getOrDefault(word, 0) + 1);
        }

        // 计算每个单词的 TF-IDF 分数
        for (String word : wordCountMap.keySet()) {
            double tf = (double) wordCountMap.get(word) / words.length;
            double idf = Math.log((double) corpus.size() / getDocumentFrequency(word, corpus));
            double tfidf = tf * idf;
            tfidfMap.put(word, tfidf);
        }

        return tfidfMap;
    }