1.TF-IDF

昨天给大家演示简单的文本聚类，但要给每个聚类再提取一两个关键词用于表示该聚类。我们还是用TFIDF算法来做，因为这是比较简单的提取特征算法，不过这里的TF是指某词在本聚类内所有文章的词频，而不是本文章内出现的次数，IDF还是在所有文章里出现的倒文档频率。

原理：1、先给本聚类内的所有文档进行分词，然后用一个字典保存每个词出现的次数

2、遍历每个词，得到每个词在所有文档里的IDF值，和在本聚类内出现的次数(TF)相乘的值

3、用一个字典(key是词，value是TF*IDF权重)来保存所有的词信息，然后按value对字典排序，最后取权重排名靠前的几个词作为关键词。

2.基于语义的统计语言模型

文章关键词提取基础件能够在全面把握文章的中心思想的基础上，提取出若干个代表文章语义内容的词汇或短语，相关结果可用于精化阅读、语义查询和快速匹配等。

采用基于语义的统计语言模型，所处理的文档不受行业领域限制，且能够识别出最新出现的新词语，所输出的词语可以配以权重。

文章关键词提取组件的主要特色在于：

1、速度快：可以处理海量规模的网络文本数据，平均每小时处理至少50万篇文档；

2、处理精准：Top N的分析结果往往能反映出该篇文章的主干特征；

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