關鍵詞提取方法學習總結（TF-IDF、Topic-model、RAKE）
關鍵詞是一篇文件中表達的主要話題，處理文件或句子時，提取關鍵詞是最重要的工作之一，這在NLP中也是一個十分有用的task。
常見的關鍵詞提取方法有：TF-IDF關鍵詞提取方法、Topic-model關鍵詞提取方法和RAKE關鍵詞提取。
TF-IDF：
使用TF-IDF提取關鍵詞的方法十分好理解，TF衡量了一個詞在文件中出現的頻率，一個文件中多次出現的詞總是有一定的特殊意義，但是並不是所有多次出現的詞就都是有意義的，如果一個詞在所有的文件中都多次出現，那麼這個詞就沒有什麼價值了。
TF-IDF就很好地衡量了這些因素：TF= （詞在文件中出現的次數）/ （文章總詞數），IDF= log(語料庫中文件綜述/(包含該詞的文件數+1))
TF-IDF= TF* IDF
TF-IDF值越大，則這個詞成為一個關鍵詞的概率就越大。
Topic-model：
使用主題模型提取關鍵詞的關鍵思想是認為文章是由主題組成的，而文章中的詞是以一定概率從主題中選取的，即文章與詞之間存在一個主題集合。不同的主題下，詞出現的概率分佈是不同的。
根據LDA主題模型的學習可以獲取文件的主題詞集合。
RAKE關鍵詞提取：
RAKE(Rapid Automatic Keyword Extraction)演算法的原作者是Alyona Medelyan，RAKE的更新版本就是她完成的，muai indexer也是她的傑作，她的GitHub上有很多關鍵字提取的專案。
RAKE提取的關鍵詞並不是單一的單詞，有可能是一個短語。
每個短語的得分有組成短語的詞累加得到，而詞的得分與詞的度與詞頻有關：score = degree / freq
其中，當與一個詞共現的詞越多，則該詞的度就越大。
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