Simone关键词抽取
的有关信息介绍如下：
关键词抽取，是自然语言处理的基础任务，指从文本中自动抽取能反映文本主题或意义的词或短语的技术。
该技术是文本检索、文本摘要等文本挖掘任务的基础。其主要方法包括基于统计特征的TF-IDF、基于图模型的TextRank、基于主题模型的LDA以及基于深度学习的方法。典型应用场景包括信息检索、文本分类和自动文摘等。
该技术的发展经历了从传统方法到深度学习的演进。早期主要采用基于词频统计的方法，随后出现了图模型和条件随机场等方法。深度学习时代，Transformer架构的引入改变了技术格局。
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