一种基于TFIDF的网络聊天关键词提取算法

图像中角点(特征点)提取与匹配算法

角点提取与匹配算法实验报告 1 说明 本文实验的目标是对于两幅相似的图像，通过角点检测算法，进而找出这两幅图像的共同点，从而可以把这两幅图像合并成一幅图像。 下面描述该实验的基本步骤: 1.本文所采用的角点检测算法是Harris 角点检测算法，该算法的基本原理是取以目标像素点为中心的一个小窗口，计算窗口沿任何方向移动后的灰度变化，并用解析形式表达。设以像素点(x,y)为中心的小窗口在X 方向上移动u ，y 方向上移动v ，Harris 给出了灰度变化度量的解析表达式： 2 ,,|,|,,()(x y x y x u y v x y x y I I E w I I w u v o X Y ??= -=++??∑∑ (1) 其中，,x y E 为窗口内的灰度变化度量；,x y w 为窗口函数，一般定义为2 2 2 ()/,x y x y w e σ +=； I 为图像灰度函数，略去无穷小项有： 222222 ,,[()()2]2x y x y x y x y E w u I v I uvI I Au Cuv Bv = ++=++∑ （2） 将,x y E 化为二次型有： ,[]x y u E u v M v ?? =???? (3) M 为实对称矩阵： 2 ,2 x y x x y x y y I I I M w I I I ???= ???????∑ (4) 通过对角化处理得到： 11 ,200x y E R R λλ-??= ??? (5) 其中，R 为旋转因子，对角化处理后并不改变以u,v 为坐标参数的空间曲面的形状，其特征值反应了两个主轴方向的图像表面曲率。当两个特征值均较小时，表明目标点附近区域为“平坦区域”；特征值一大一小时，表明特征点位于“边缘”上；只有当两个特征值均比较大时，沿任何方向的移动均将导致灰度的剧烈变化。Harris 的角点响应函数(CRF)表达式由此而得到： 2 (,)det()(())C RF x y M k trace M =- (6)

中药提取工艺研究发展

综述 中药提取工艺研究发展 临床药学2008-1班 百合提努尔·胡达拜地 学号：200807100801131 摘要:中药提取工艺路线设计直接影响到中药制剂的有效安全。本文综合分析了当前中药提取工艺设计思路，并经通塞脉微丸中间提取物制备工艺的比较研究，提出中药提取工艺设计应以复方整体作为研究对象，按照传统汤剂制备方法制备提取物，进而针对复方组成药物所含有的活性成分类型，选择性采用适宜的分离精制方法，逐步排除无效物质、非疗效相关物质，最终获得能够保持原方疗效和安全性的中间提取物。[1] 关键词: 中药;提取工艺,研究发展 前言:提取是从药材原料中分离有效成分的单元操作，直接关系到产品有效成分的含量，影响内在质，量、临床疗效、经济效益及GMP的实施。中药制剂的研究和生产从传统制剂原粉成型的丸、散到浸提型制剂如颗粒剂、浸膏片、胶囊、口服液、注射液等的兴起和发展，是半个世纪来中药制剂进步的特征，应属于从传统制剂进入改进制剂的时期[2]。本文对近年来传统与现代中药提取工艺进行归纳概述。 基本内容： 1.传统工艺 传统工艺包括浸渍法, 水提醇沉工艺,水煎煮法, 渗漉法, 回流法, 水蒸汽蒸馏法。下面我们简单的介绍一下几个传统工艺： 1.1 浸渍法 浸渍法按提取的温度和浸渍次数可分为：冷浸渍法、热浸渍法、重浸渍法。浸渍法适用于粘性药物、无组织结构的药材、新鲜及易于膨胀的药材、价格低廉

的芳香性药材。不适于贵重药材、毒性药材及高浓度的制剂。 1.2 水提醇沉工艺 中药水提液经浓缩后在常温或低温下加入乙醇进行醇沉，乙醇既作为溶剂来溶解浓缩液中的有效成分，又作为沉淀剂来沉淀某些杂质。 1.3 水煎煮法是在草本植物中加入适量的水，然后加热至一定温度并保持一定时间后滤出煮液的方法。该方法不仅简便易行，而且能煎出大部分有效成分，是最常用的提取草本植物中活性成分的方法之一［3］。 煎药机优于传统煎煮法。杨璐璐等[4]发现用GNG 中药抽出机比直火加热法和蒸气煎药法制备汤剂的总固体含量高出2倍以上, 且保质时间长。张晓燕[5]等发现中药抽出机制备的槐花散汤中芦丁含量明显大于常压直火煎煮法。梁文能[6]等发现煎药机煎煮的黄连解毒汤中黄芩苷的含量高于传统煎煮法。 2.新工艺 新工艺包括：微波萃取, 超临界流体萃取（SFE）, 酶法提取, 超声提技术, 罐组式动态逆流提取工艺, 半仿生提取法 2.1 超滤 超滤（Ultrafiltration）技术是一种膜滤法，也有错流过滤（Cross Filtration）之称。它能从周围含有微粒的介质中分离出10～100A的微粒，这个尺寸范围内的微粒，通常是指液体内的溶质。其基本原理是在常温下以一定压力和流量，利用不对称微孔结构和半透膜介质，依靠膜两侧的压力差作为推动力，以错流方式进行过滤，使溶剂及小分子物质通过，大分子物质和微粒子如蛋白质、水溶性高聚物、细菌等被滤膜阻留，从而达到分离、分级、纯化、浓缩目的的一种新型膜分离技术[7]。 2.2 超临界流体萃取 超临界流体萃取( supercr itical fluid ex traction, SFE )技术是以超临界流体CO2 、NH 3 、H 2O、C2H 5OH 、C2H6等代替常规有机溶剂, 在超临界状态下, 将超临界流体与待分离的物质接触, 通过控制不同的温度、压力以及不同种类及含量的夹带剂, 使超临界流体有选择性的把极性大小、沸点高低和分子

提取关键词方法

如何提取关键词 提取关键词在考纲里并不是一个单设的考点，它其实是信息筛选和压缩语段这两个考点的一个综合，主要考查学生概括思想内容，提取关键信息的能力。要求考生具有较强的理解、分析、筛选、概括、语言表达等各项能力。它首先要求考生在准确理解文段的基础上找到有效信息，并从中筛选出核心信息；然后用最简洁的语言加以概括，且概括时只能用词或短语。 ■能力提升指导 尽管这是近几年出现的一个新题型，但它涉及的能力要求在以前的相关考点中早有规定，只要大家掌握我们下面介绍的几种方法，解答起来，仍然可以得心应手。 一、研究语段话题 任何语段，无论是记叙、议论或说明，它总是围绕一个话题来展开的，体现话题的词语肯定是关键词之一，如：例①提取下面一段话的主要信息，写出四个关键词。（2005年高考全国卷） 据报道，我国国家图书馆浩瀚的馆藏古籍中，仅万卷“敦煌遗书”就有5000余米长卷需要修复，而国图从事古籍修复的专业人员不过10人；各地图书馆、博物馆收藏的古籍文献共计3000万册，残损情况也相当严重，亟待抢救性修复，但全国的古籍修复人才总共还不足百人。以这样少的人数去完成如此浩大的修复工程，即使夜以继日地工作也需要近千年。 这个语段谈论的话题是古籍修复的处境问题，“古籍”“修复”两个词是我们在答题时首先要考虑的。文段通过一系列的数据告诉我们古籍修复的处境不好，具体表现是事多人少，这样，我们就又可找出另外两个关键词——“人才”“不足”。 二、寻找中心语句 有的语段有较为概括的中心句，或提起下文，或总结上文，或承上启下，我们可抓住这个句子，顺藤摸瓜找到相关关键词，如： 例②提取下面一段话的主要信息，写出四个关键词语。（2006年高考广东卷） 从甲骨文到草书、行书的各种书法艺术，间接地反映了现实某些方面的属性，将具体的形式集中概括为抽象的意象，通过视觉来启发人们的想象力，调动人们的情感，使人们从意象中体味到其间所蕴含的美。这也就是一些讲书法的文章里常说的“舍貌取神”——舍弃客观事物的具体现象特征，而摄取其神髓。 最后一个句子就是本段的中心句，而“舍貌取神”又是这个句子的核心。只要我们抓住这个句子，找出“貌”“取”“神”三字的各自所指，就能轻易套牢其中的三个关键词——“意象”“体味”“神髓”，再用上面所讲的话题法，找出本语段的话题对象——“书法”，另一关键词也便找出来了。 三、明确具体要求 并不是每一道“提取关键词”的题的要求都是一样的，有的还根据语段的特点有具体要求，并且，有的要求可能还比较含蓄。对此，我们就一定要弄明确试题要求我们提取的是哪方面的关键词，以防泛泛去找，劳而无功。如：例③根据要求提取下面一段话的主要信息，写出六个关键词(可以是短语)。(2006年高考江苏南通市高三第一次调研考试) 由于司马迁认识到了，历史终归是“人”的历史，不是“天”的意志史，于是以“绍圣《春秋》”为使命的司马迁抛弃了孔子既定的历史纪年法——编年体，而改用纪传体。这决不是一个技术问题，而是观念问题。他对那冰冷的历史巨轮投以轻蔑的一哂，然后满怀慈悲地去关心轮子下的那些泣血的生灵：从而，我们看到，一代一代的人物以及他们对历史必然性的反抗，对自身命运的体认，构成了《史记》的主色调。史学成了人学，必然性成了戏剧性，逻辑的链条崩溃了，生命的热血喷涌而出…… (1)历史纪年法的史学观：_____________。 (2)人学的史学观：___________________。 这道题要求分别提取有关“历史纪年法史学观”和“人学史学观”的关键词，我们就只能去寻找能表明这两种史学观特点的词语。这就意味着我们没必要到前两句去找。我们还要意识到，既然是两种对立的史学观，那两组关键词在语意上就应该是相反的。这其实是题目的一个隐含要求。分析至此，答案自明：(1)冰冷、必然性(或“历史必然性”)、逻辑；(2)慈悲、戏剧性、生灵(或“命运”或“生命的热血”)。 四、分析构段特点

SIFT 特征提取算法详解

SIFT 特征提取算法总结 主要步骤 1)、尺度空间的生成； 2)、检测尺度空间极值点； 3)、精确定位极值点； 4)、为每个关键点指定方向参数； 5)、关键点描述子的生成。 L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff

关于尺度空间的理解说明：图中的2是必须的，尺度空间是连续的。在 Lowe 的论文中， 将第0层的初始尺度定为1.6，图片的初始尺度定为0.5. 在检测极值点前对原始图像的高斯平滑以致图像丢失高频信息，所以Lowe 建议在建立尺度空间前首先对原始图像长宽扩展一倍，以保留原始图像信息，增加特征点数量。尺度越大图像越模糊。 next octave 是由first octave 降采样得到（如2） ， 尺度空间的所有取值，s为每组层数，一般为3~5 在DOG尺度空间下的极值点 同一组中的相邻尺度（由于k的取值关系，肯定是上下层）之间进行寻找

在极值比较的过程中，每一组图像的首末两层是无法进行极值比较的，为了满足尺度 变化的连续性，我们在每一组图像的顶层继续用高斯模糊生成了 3 幅图像， 高斯金字塔有每组S+3层图像。DOG金字塔每组有S+2层图像.

If ratio > (r+1)2/(r), throw it out (SIFT uses r=10) 表示DOG金字塔中某一尺度的图像x方向求导两次 通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度（达到亚像素精度）？

直方图中的峰值就是主方向，其他的达到最大值80%的方向可作为辅助方向 Identify peak and assign orientation and sum of magnitude to key point The user may choose a threshold to exclude key points based on their assigned sum of magnitudes. 利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备 旋转不变性。以关键点为中心的邻域窗口内采样，并用直方图统计邻域像素的梯度 方向。梯度直方图的范围是0～360度，其中每10度一个柱，总共36个柱。随着距中心点越远的领域其对直方图的贡献也响应减小.Lowe论文中还提到要使用高斯函 数对直方图进行平滑，减少突变的影响。

中药提取方法汇总

综述中药提取方法 摘要以中药提取方法的本质和影响提取作业的因素为理据，分析国内中药厂提取方法 关键词中药提取方法 1前沿 近年来有关中药提取方法的论述有很多，然而有效成分的提取率仍然是现今国内中药制药工业现代化的瓶颈。尽管近年来国内在中药提取生产中推出了一些新工艺，如超声场强化提取、微波提取、超临界流体提取等，但当下的主流仍是浸提技术。浸提技术是应用溶剂提取固体原料中某一或某类成分的提取分离操作，又称固液萃取。目前在中药生产过程中，常用的中药浸提方法有煎煮法、浸渍法、渗漉法、回流法、水蒸气蒸馏法等。 面对众多中药提取方法如何抉择是一个复杂的问题，因为它牵涉到生产设备和生产条件等许多因素。加上如今中药提取的规模较大，尤其考虑到连续生产，即使在实验中取得成果，在实际情况下还要经过长时间的实践检验。还有前面提到过的提取新工艺，其提取物往往是化学结构明确的物质，与传统中药生产完全是两回事，所以生产传统中药的厂家下不了决心去尝试新工艺，生产者情愿随大流，以避免风险。 提取方法的不同，提取等量有效成分所需原料和能源

也不尽相同，资源和能源对世界经济和人类生存环境的影响越来越被重视。可持续发展经济和资源节约型社会的概念已经被全世界广泛认同，中国也不例外。在市场竞争激烈异常的今天，生产成本的控制就是企业的生命，而对世界能源价格上涨的现实，生产者应该节约每一滴水，每一度电。中药生产厂家必须努力挑选出最好的中药提取方法，改变目前中药提取效率低、高能耗、高污染所造成的负面影响。 2选择原则 和所有的工程项目一样，选择中药提取方法必要考虑的条件也是：被处理物料的性质、数量，产品的价值操作人员的技术水平，现实的设备安装场地，生产成本的控制，投资的预算。所追求的目标也是最高的投资回报率，最低的能耗，最简单的操作，最理想的提取率。降低生产成本，提高产品质量，从而提升本企业的市场竞争力。舍此不会有 良好的后果。 3中药提取本质 中药提取本质上是一种固液萃取作业，任何化工原理教科书和化工手册对固液萃取的机理都有详尽的阐明。为了便于分析国内中药厂现有提取装置的状况，有必要将其与中药提取有关的结论摘录于此。

概括题提取关键词四法

提取关键词四法关键词本是网络中经常提及的词语，指的是人们输入搜索框中的文字。关键词的内容大多为网站名、网页名、新闻事件、人名、术语、软件名等。而高考常考语段压缩题型——提取关键词中的“关键词”实是关键信息句中的核心信息。 提取关键词，说到底就是要善于提取关键信息句中的核心信息，考查的是学生提取关键信息的能力。 2011年高考，有两个省（福建省和四川省）的语文试卷中出现了语段压缩题，具体试题内容如下： 福建卷： 阅读下面的材料，回答问题。 某翻译家在《文艺报》上撰文指出：有人说中国人称自己的国家为“中国”，表示自己是坐镇在世界中央的天朝，说明中国人自傲。但从国名的中文翻译来看，译名却能够表达中国人的感情。例如，“英国”为什么不译作“阴国”？“美国”不译作“紊国”？“德国”为什么不译作“歹国”？这是因为中国人要从同音字中选出具有最美好含义的字来命名这些国家。用什么字呢？用“英雄”的“英”、“美丽”的“美”、“道德”的“德”、“法律”的“法”、“芬芳”的“芬”、“祥瑞”的“瑞”……而外国，比如英国，用英文译别国的国名，只用音译，译名中不含有褒贬意义。 请用一句话概括该翻译家的观点。（3分） 答：_______________________________________________________ 此题虽不属提取关键词这类题，但与之有关，解答时要把握住该段文字的核心内容，即中文翻译较外文翻译更能表达美好的感情。答题时要强调中文翻译的感情色彩优势。另外，要注意句子结构的完整，不要把句子写成短语。参考答案为“对别国国名的翻译，中文能表达美好的感情，而外文不能” 四川卷 阅读下面的材料，概括要点回答中国建设世界一流大学缺少“什么”。不超过25字。（4分） 4月23日，“2011大学校长全球峰会”在清华大学举行。其中，“中国建设世界一流大学”成为热议的话题。多位大学校长接受记者采访时表示：目前，中国顶尖大学在吸纳拥有国际学术背景人才、借鉴发达国家的教学制度和成功经验等方面缺乏全球化视野；许多人安于现状，在科研方

提取热点问题的新方法(基本)

提取热点问题的新方法 一、基本思路和观点 基本观点1：文档标题中包含了部分、甚至大部分的语义特征词（组）。从标题中提取特征词比基于词频在文本内容中纯统计方法提取特征词具有更好的质量。 基本观点2：标题中不可能包含文档语义的全部特征词。因此，在一定条件下，仍然需要在文本内容中用统计方法提取更为全面的特征词。具体而言，在基于标题特征词的聚类完成后，使用各聚类中质量较高的少数文档，在有分类的情况下，可以更好地提取内容中的特征词。基本观点3：基于向量欧几里得距离的向量比较并不适合于文本相似性比较。文本相似性更依赖于共有的特征词的多少，而不在于特征词在词频上相近。 基本观点4：在文本相似性比较中，特征词之间的关联性也很重要。所谓关联性，表示特征词是否经常同时出现。如果两篇文档的共有特征词的关联性强，就更相似。 基本观点5：K-MEANS聚类不适合于热点发现。在热点发现中，有大量文档不属于特定的分类（热点问题）。由于K-MEANS需要将所有文档分配到某个类别中，这些文档对聚类中心的影响非常大。

二、主要步骤 1.提取有效标题 目标：在有栏目路径的标题中，提取有效标题。 基本方法：采用标题横向字符串比较来发现栏目路径，从而提取有效标题。 问题1：有的网页直接采用栏目名称作为标题。需要区分文档性网页和栏目性网页； 问题2：栏目路径的表示方法各不相同。有从左到右，也有相反的；分隔符也有多种。 2.提取标题中的特征词 目标：发现标题中能够表达文本语义的特征词。一个特征词常常不是一个词汇，而可能是一个词组。 基本方法：在内容中对标题词汇的各种组合进行查询，提取在文本中独立出现过的词汇（组合）作为特征词。 讨论：上述方法仅仅是在内容中查找是否存在标题词的某种组合，但并没有判断该组合对文章语义的重要性。但经过词性过滤后，大部分词汇还是能够反映文章语义的词汇组合。然而这些词对文章语义的重要性是不同的。在一篇文章中高频出现的词汇，其重要性不言而喻。为了后期聚类时进行改进，我们应该保留一个词组在文章中的关键词频。 但另一个问题是，如果一个词组在多篇文章中均有出现，如果保存其词频？ 关键词对某篇文章的重要性是在向量化是体现的。因此这里并不需要保存其词频！ 改进： 1.考虑标题中的分隔符（逗号，冒号和空格）对词组的影响； 2.考虑《》和“”中词组的完整性。 a)这些标点应该纳入完整词组中。但其中的纯粹词组也是有效的！ 3.形成词组时，单独的标点不能出现在词组的两端，除非是上述配对的标点。 问题： 1.关键词数量太多！对聚类的效率影响很大。 2.标题关键词重叠很少，COS相似度很低。DBSCAN选择EPS需要某种方法。 3.最大词匹配分词算法对标题进行处理后，仅输出最长关键词（往往是标题本身 提供的关键词）。这不利于与其它文章（标题）之间的比较。统计标题关键词 时，应该在词汇边界的约束下，尽可能多地找到其中可以匹配的所有关键词。 相互嵌套的关键词独立计数？如“在北京大学”，“北京大学”，“大学”。 4.从内容识别标题关键词时，遗漏了很多关键词。如“在北京大学”在文章内容 中出现一次，由于“北京大学”没有独立出现过，因此被遗漏。这个问题可能 不是很严重：其它文章可以补足关键词。 5.有一些不合理的关键词组。如“经历统统造假”。但这些关键词组可能不会对 聚类造成不利影响。 6.增加标题关键词的权重（次数）的方法并没有使具有相同关键词的文章间的相 似度变得更大。eps仍然需要微调才能勉强是应该是同类的文章聚类在一起， 且还包含很多无关文章。从分析的角度看，需要输出任意两个文档所共同拥有 的关键词。 思考：

基于主题的关键词提取方法对比研究(中)讲解

验分布与似然函数是共轭的。LDA算法中，对于一个随机变量而言，其似然函数为多项式分布，并且其先验分布为Dirichlet分布，那么其后验概率仍为Dirichlet分布。LDA算法中之所以选择Dirichlet因为可以减轻计算量。给一个例子说明Dirichlet分布，假设我们在和一个不老实的人玩掷骰子游戏。按常理我们觉得骰子每一面出现的几率都是1/6，但是掷骰子的人连续掷出6，这让我们觉得骰子被做了手脚，使得这个骰子出现6的几率更高。而我们又不确定这个骰子出现6的概率到底是多少，所以我们猜测有50%的概率是：6出现的概率2/7，其它各面1/7；有25%的概率是：6出现的概率3/8，其它各面1/8；还有25%的概率是：每个面出现的概率都为1/6，也就是那个人没有作弊，走运而已。用图表表示如下表3.1： 表 3.1 骰子游戏概率 可能性筛子面 1 2 3 4 5 6 0.5 概率1/7 1/7 1/7 1/7 1/7 2/7 0.25 概率1/8 1/8 1/8 1/8 1/8 3/8 0.25 概率1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 1/6 我们所猜测的值，如果设为X的话，则表示X的最自然的分布便是Dirichlet分布。设随机变量X服从Dirichlet分布，简写为Dir(α)，即X~Dir(α)。α是一个向量，表示的是某个事件出现的次数（向量每个分量之间的相互关系）。比如对于上例，骰子的可能输出为{1，2，3，4，5，6}，假设我们分别观察到了5次1~5，10次6，那么α = {5，5，5，5，5，10}。X则表示上例中的各种概率组合，比如{1/7，1/7，1/7，1/7，1/7，2/7}；{1/8，1/8，1/8，1/8，1/8，3/8}；{1/6，1/6，1/6，1/6，1/6，1/6}，那么P(X)则表示了该概率组合出现的概率，也就是概率的概率。这里需要注意的输入参数α，它表示了各个基本事件的权重。 图 3.2 Dirichlet分布受到 参数的影响

SIFT特征点提取与匹配算法

SIFT 特征点匹配算法 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分，可细化分为五个部分： ① 尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection ）； ② 精确关键点定位（Keypoint localization ） ③ 关键点主方向分配（Orientation assignment ） ④ 关键点描述子生成（Keypoint descriptor generation ） ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配（Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ） 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一，就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的，我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明，变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为：(,,)L x y σ，是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到，即： ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ （1.1） 其中：2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中，为了能相对高效地计算出关键点的位置，建议使用的是差分高斯函数（difference of Gaussian ）(,,)D x y σ。其定义如下： ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= （1.2） 如上式，D 即是两个相邻的尺度的差（两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k ）。

提取关键词分析

中语文必修四复习·提取关键词 □□复习提要 一、什么叫关键词？关键词与学习生活的关系。 二、如何提取关键词？（以说明性语段为主） 1、确定说明的对象。 2、确定说明对象的特点、性质和功用等。 3、确定其它信息：如何……，怎么办等。 三、关键词之间存在着一定的逻辑关系： （因果关系、并列关系、递进关系、转折关系、目的关系/说明关系）/什么→是什么→为什么→怎么办 如果把关键词串成句子，则能体现短文的主要内容。 四、如何寻找关键词？ 1、看题目。 2、看出现的频率。 3、看总括性语句。 4、分层次。

5、可多确定一至二个“关键词”，然后进行筛选。 【分析】关键词本是网络中经常提及的词语，指的是人们输入搜索框中的文字。关键词的内容大多为网站名、网页名、新闻事件、人名、术语、软件名等。什么是“关键词”？新版现代汉语词典对此是这样解释的“（1）指能体现一篇文章或一部著作的中心概念的词语。（2）指检索资料时所查内容中必须有的词语。”依照这里的解释不难理解，提取关键词，说到底就是要善于提取“核心信息”，是一种压缩信息类的题型，考查学生提取关键信息的能力。 【解题方法】做这类题目，首先要分清语段的类型，看是记叙性语段，还是议论性语段，还是说明性语段。

如果是记叙性语段，首先要找出叙述的对象是什么，文段围绕这个对象说了什么事，最后的结果如何或者影响如何，然后在这基础上再提取关键词;如果是议论性语段，首先要找出语段的观点是什么，围绕此观点分别使用了哪些论据，然后在此基础上再提取关键词；如果是说明性语段，就要首先找出说明的对象是什么，文章对此说明对象说明的特征是什么，然后在这基础上再提取关键词。 提取完成后要检验，方法是把提取到的关键词连结成句，如果能够体现短文的主要内容，就可以认定是符合要求。 □□提取关键词的题型初次出现在2005年全国高考试卷（1）中：

语言运用之提取关键词

语言运用之提取关键词 语言运用之提取关键词yaya “关键词”这一概念原来较为常见的是在学术论文的前面，指的是一篇文章或一段文字中最紧要的词语。置于论文之首，是为了读者了解论文的基本内容。后来的网络搜索沿用了这一概念，仍是取的这一含义。 提取关键词的实质是考查学生筛选信息和压缩语段的能力，因此，具备这两种能力是解答这种试题的前提，当然作为一种独立的题型，它还有自身的特点，我们答题时还要做到如下几点。 一、研究语段话题 任何语段，无论是记叙、议论或说明，它总是围绕一个话题来展开的，体现话题的词语肯定是关键词之一，如： 例、提取下面一段话的主要信息，在方框内写出四个关键词。（2005年全国卷） 据报道，我国国家图书馆浩瀚的馆藏古籍中，仅1.6万卷“敦煌遗书”就有5000余米长卷需要修复，而国图从事古籍修复的专业人员不过10人；各地图书馆、博物馆收藏的古籍文献共计3000万册，残损情况也相当严重，亟待抢救性修复，但全国的古籍修复人才总共还不足百人。以这样少的人数去完成如此浩大的修复工程，即使夜以继日地工作也需要近千年。 答案： 这个语段谈论的话题是古籍修复的处境问题，“古籍”“修复”这两个词就是我们在答题时首先要考虑的。文段通过一系列的数据告诉我们古籍修复的处境不好，具体表现是事多人少，这样，我们就又可找出另外两个关键词——“人才”“不足”。 二、寻找中心语句 有的语段有较为概括的中心句，或提取下文，或总结上文，或承上启下，我们可抓住这个句子，顺藤摸瓜找到相关关键词，如： 例、提取下面一段话的主要信息，写出四个关键词语。（2006年广东卷） 从甲骨文到草书、行书的各种书法艺术，间接地反映了现实某些方面的属性，将具体的形式集中概括为抽象的意象，通过视觉来启发人们的想象力，调动人们的情感，使人们从意象中体味到其间所蕴含的美。这也就是一些讲书法的文章里常说的“舍貌取神”——舍弃客观事物的具体现象特征，而摄取其神髓。 答： 最后一个句子就是本段的中心句，而“舍貌取神”又是这个句子的核心。只要我们抓住这个句子，找出“貌”“取”“神”三字的各自所指，就能轻易套牢其中的三个关键词——“意象”“体味”“神髓”，再用上面所讲的话题法，找出本语段的话题对象——“书法”，另一关键词也便找出来了。 三、明确具体要求 并不是每一道“提取关键词”的题的要求都是一样的，有的还根据语段的特点有具体要求，并且，有的要求可能还比较含蓄。对此，我们就一定要弄明确试题要求我们提取的是哪方面的关键词，以防泛泛去找，劳而无功。如： 例、根据要求提取下面一段话的主要信息，写出六个关键词(可以是短语)。(2006年江苏南通市高三第一次调研考试) 由于司马迁认识到了，历史终归是“人”的历史，不是“天”的意志史，于是以“绍圣《春秋》”为使命的司马迁抛弃了孔子既定的历史纪年法——编年体，而改用纪传体。这决不是—个技术问题，而是观念问题。他对那冰冷的历史巨轮投以轻蔑的—哂，然后满怀慈悲

基于语义的中文文本关键词提取算法

（小结）基于语义的中文文本关键词提取算 法 该方法核心关键是：在基于传统统计词频的基础上，参考了不同词之间是否为同义关系。判断同义关系的基础是结合了代汉语较常用的一部类义词典——哈工大的《同义词词林》扩展版。 本文根据《同义词词林》中词关系之间的定义，定义了词语词之间的近似度。因此对于一篇文章中的不同词，词之间根据近似度数值关系可以组成网络（词语语义相似度网络）。然后分析该网络中节点（词）的居间度，即聚集程度。 词语与主题越相关，词语的居间度密度越大。该方法出于作者认为：聚集文档围绕主题构建，与主题越相关，词语越密集，即与主题最相关的词语占的比例较大。并且主题相关词语与主题有语义相关性，所以他们彼此也有一定的语义相似度。最终关键词的提取同时参考了词语的居间度与词频。 附算法示意图:

文中提出算法示例结果：《我爱逛农贸市场》关键词提取结果为： SKE 算法提取的关键词为农贸市场、爱、鱼、乌骨鸡、羊肉、花生； 基于统计特征的算法提取的关键词为农贸市场、逛、爱、变化、美、生活。 个人对算法示例结果评价：具体某些场合可能会好于传统算法，该例子也并不表明该算法明显优秀，例如个人觉得关键字《逛》很重要。 附《我爱逛农贸市场》 我/r 爱/v 逛/v 农贸市场/n 19980101-07-008-002/m 董/nr 其中/nr 19980101-07-008-003/m 近些年/t 来/f ，/w 生活/vn 中/f 必不可少/l 的/u 便/d 是/v 逛/v 农贸市场/n 。/w 19980101-07-008-004/m 大概/d 是/v 我/r 为着/p 生活/v 而/c 操持/v 家务/n ，/w 又/d 从事/v 美术/n 创作/vn 而/c 需/v 感受/v 生活/vn ，/w 所以/c 对/p 逛/v 农贸市场/n 特别/d 感/Vg 兴趣/n 。/w 即使/c 我/r 每次/r 出差/v 外地/n ，/w 也/d 尽可能/d 要/v 去/v 农贸市场/n 转转/v 。/w 19980101-07-008-005/m 在/p 离/v 我家/n 不/d 远/a 的/u 一/m 条/q 小/a 街/n 里/f ，/w 有/v 一个/m 很/d 热闹/a 的/u 早市/n 。/w 蔬菜/n 、/w 瓜果/n 、/w 家禽/n 、/w 水产/n 、/w 日用/b 工业品/n 都/d 有/v 。/w 不过/c ，/w 还/d 是/v 农副产品/j 居多/v ，/w 而/c 农副产品/j 中/f 又/d 数/v 蔬菜/n 最/d 多/a ，/w 品种/n 也/d 非常/d 丰富/a ，/w 连/u 南方/f 的/u 苦瓜/n 、/w 蕻菜/n 、/w 苋菜/n 也/d 多/a 起来/v 了/y 。/w 尤其/d 在/p 夏/Tg 秋/Tg 两/m 季/Ng ，/w 映入/v 你/r 眼帘/n 的/u 尽/d 是/v 那/r 绿茵茵/z 的/u 芹菜/n 、/w 油菜/n 、/w 菠菜/n ，/w 红澄澄/z 的/u 西红柿/n 、/w 红/a 辣

SIFT特征点提取与匹配算法

二 特征点提取算法 1、基于SIFT （Scale Invariant Feature Transform ）方法的图像特征匹配 参看David G. Lowe 的“Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints ” 基于SIFT 方法的图像特征匹配可分为特征提取和特征匹配两个部分，可细化分为五个部分： ① 尺度空间极值检测（Scale-space extrema detection ）； ② 精确关键点定位（Keypoint localization ） ③ 关键点主方向分配（Orientation assignment ） ④ 关键点描述子生成（Keypoint descriptor generation ） ⑤ 比较描述子间欧氏距离进行匹配（Comparing the Euclidean distance of the descriptors for matching ） 1.1 尺度空间极值检测 特征关键点的性质之一就是对于尺度的变化保持不变性。因此我们所要寻找的特征点必须具备的性质之一，就是在不同尺度下都能被检测出来。要达到这个目的，我们可以在尺度空间内寻找某种稳定不变的特性。 Koenderink 和Lindeberg 已经证明，变换到尺度空间唯一的核函数是高斯函数。因此一个图像的尺度空间定义为：(,,)L x y σ，是由可变尺度的高斯函数(,,)G x y σ与输入图像(,)I x y 卷积得到，即： ),(),,(),,(y x I y x G y x L *=σσ （1.1） 其中：2222/)(221 ),,(σπσσy x e y x G +-= 在实际应用中，为了能计算的相对高效，所真正使用的是差分高斯尺度空间（difference of Gaussian ）(,,)D x y σ。其定义如下： ) ,,(),,() ,()),,(),,((),,(σσσσσy x L k y x L y x I y x G k y x G y x D -=*-= （1.2） 如上式，D 即是由两个相邻的尺度的差（两个相邻的尺度在尺度上相差一个相乘系数k ）。

如何提取关键词

如何提取关键词 一．提取关键词的本质 1.提取关键词本质上是对语段关键、主要、核心信息的集中。 2.提取关键词本质上是压缩的压缩，精练的精练，关键的关键。 3.提取关键词本质上是要淘汰掉次要的、支撑的、解说的信息。 4.提取关键词本质上考查的语段信息筛选能力和梳理思路能力。 二．提取关键词的三大原则 1.首先通览语段寻找锁定有效信息：冷静取舍。 2.其次筛选有效信息中的核心信息：再次取舍。 3.提取而不是组合语段中的关键词：文中原有。 4.主要用双音词或短语的形式表述：二字多字。 三．提取关键词的三个技法 1.核心话题法：抓取语段核心话题词语。 任何文体性质的语段都得围绕某个核心话题展开，这个话题词语在语段中出现的频率一般较多，承载语段核心话题的词语肯定是关键词之一 2.关键语句法：筛选语段中的关键句。 有的语段中会有针对核心话题的核心陈述句，有的语段中有或总领或总结的概括性中心句，抓住这类关键语句就易于筛选出关键词 3. 结构层次法：任何语段都表现为一定的思路层次。 并列式语段关键词常散布在各层次中，递进式语段关键词常出现在最后层次中，总分式语段关键词常出现在总说句中 四．提取关键词的高考真题例析 1.提取下面一段话的主要信息，写出四个关键词。（2005年高考全国卷） 据报道，我国国家图书馆浩瀚的馆藏古籍中，仅1.6万卷“敦煌遗书”就有5000余米长卷需要修复，而国图从事古籍修复的专业人员不过10人；各地图书馆、博物馆收藏的古籍文献共计3000万册，残损情况也相当严重，亟待抢救性修复，但全国的古籍修复人才总共还不足百人。以这样少的人数去完成如此浩大的修复工程，即使夜以继日地工作也需要近千年。 [答案]古籍修复人才不足 [解析]这个语段谈论的核心话题是古籍修复的处境问题，“古籍”“修复”这两个词是我们在答题时首先要考虑的。文段通过一系列的数据告诉我们古籍修复这个核心话题的处境不好，最重要的具体表现是事多人少，这样，我们就又可找出另外两个关键词——“人才”“不足”。 2.提取下面一段话的主要信息，写出四个关键词语。（2006年高考广东卷） 从甲骨文到草书、行书的各种书法艺术，间接地反映了现实某些方面的属性，将具体的形式集中概括为抽象的意象，通过视觉来启发人们的想象力，调动人们的情感，使人们从意

提取关键词的方法

高考语言运用之提取关键词 2005年高考语文试题（全国卷一）首次出现“提取关键词”这一题型，2006年高考中这种题型再次受到高考命题者的青睐。那么什么是关键词呢？关键词是指一篇文章或一段文字中最重要的词语，常出现在文章篇名或文章正文中。要求考生从一段文字中提取出关键词，其目的在于考查学生概括思想内容、提取信息的能力。考生在解题时要大致把握关键词的意思，否则解题思路就会受阻。先来看一道高考题： 例1：(2005年全国高考卷)提取下面一段话的主要信息，在方框内写出四个关键词。据报道，我国国家图书馆浩瀚的馆藏古籍中，仅1.6万卷“敦煌遗书”就有5000余米长卷需要修复，而国图从事古籍修复的专业人员不过10人；各地图书馆、博物馆收藏的古籍文献共计 3000万册，残损情况也相当严重，亟待抢救性修复，但全国的古籍修复人才总共还不足百人。以这样少的人数去完成如此浩大的修复工程，即使夜以继日地工作也需要近千年。 分析：2005年的这道提取关键词的试题，从表面上看一些考生可能感到陌生，其实质这道试题的命题意图仍然是考查考生的阅读理解能力、概括综合能力和语言表达能力。这是近几年高考语文的一个热点，2005年以来则成为高考语文命题的一个亮点。原因是它紧扣时代的节拍：报纸、电视、网络等处处显示着关键词，同时又能更好地体现语文学科的工具性和人文性完美统一的特点。可以预测今后几年关键词的考查将更加频繁。 那么，如何准确地提取关键词呢？提取关键词，说到底就是要善于提取“核心信息”，是一种压缩信息类的题型，考查学生提取关键信息的能力。具体如下： 方法一：三步解题法 (一)明确陈述的对象或主要事件或议论的中心观点，文段的主要表述对象(主要概念或主要事件)“古籍”(“馆藏古籍”)、“人才”是主题词，不可不取。 (二)明确与主概念相对应的谓语动词或总结性的词语。如“修复”、“不足”就是对陈述的对象的陈述，不可不取。 (三)选定后，可将几个词语稍稍连缀，如能大体表达出文段的主要内容，即可敲定。如本题可连缀成：(馆藏)古籍(亟待)修复，(但这方面)人才(严重)不足。这有点像提取句子主干，可以利用语法分析的方法来做，基本程序为：压缩内容--提取主干--筛选比较--整合表达(一般可以表述为：“谁或什么怎么样了”这样一种主谓结构)。 方法二：先概括再提取 提取之前先概括语段内容，这应不是什么难事，平时语文课堂中的概括文章内容、提炼文章观点、归纳段落大意等，都是具体实践的过程。所给的材料一共两句话。第一句话又分为两个层次：先说国家图书馆馆藏古籍修复的专业人员不足；再说各地图书馆、博物馆同样面临古籍修复人才不足的问题，其中“不足百人”，表

基于语音分析的智能质检关键词提取方法设计

? 174 ? ELECTRONICS WORLD ?技术交流 基于语音分析的智能质检关键词提取方法设计 深圳供电局有限公司信息中心 王旭勇 随着我国经济发展水平的不断提高，智能质检系统的研究日趋深入，使之不断进步与发展，语言质检深入研究之下，大大将呼叫中心质检抽样准确率提高了，工作效率也大幅度提高。纵向分析智能质检系统当前备受关注，人们开始普遍对智能质检自动关键词发现功能开展研究，系统整合后可以快速将预设好的关键词提取到，将语音转换为文本后，提取录音文本关键词，还可以通过TextRank 对文本录音中关键词提取，匹配、融合与预设的质检关键词库，最终将文本录音中出现频率最高的目标关键词提取出来。本文将具体对智能质检关键词基于语音分析的提取方法的设计进行论述。 基于语音分析的智能质检关键词提取意义有以下几方面：语音文本表述口语化更严重并且存在一些不规范表述，关键词提取可准确锁定有价值信息，有效去除冗余；质检人员要对检测重点信息有所了解，并获取信息权重值，关键词提取可将重点质检问题及时发现并处理好。还有就是快速识别关键词并提取，可以帮助质检人员对语音信息全面了解。 1.研究背景 为了更好的应对新一轮电力改革带来的巨大挑战，增强供电企业与用户间的交流，进一步将服务质量与效率提高，就必须对语音服务质量相关智能质检系统当前得到广泛关注，更深层次的研究及应用语音分析技术，转换为文本的语音信息，为进一步检测语音服务质量创造了条件。在实际检测中，固有主题的检测仍是语音文本信息检测的重点，为帮助质检人员获取更多有价值信息，就必须快速将关键词检索出来，精炼文本信息，将关键的、能够反映原文主旨思想的词语反映出来。已经具备非常强的实用性对于关键词提取来说，同时也称为信息处理基本工作之一。为此，对于提升质检工作质量及效率来说，高效、准确提取关键词非常有必要，也是智能化质检系统核心内容。自然语言处理（NLP ）是指用自然语言对录音文本处理，并抽取文本关键词的方法，作为人工智能的重要研究领域，该方法中体现语音识别、文本分类、文本校对等基本功能，还可 以体现机器翻译、自动分词等智能化功能。信息抽取（IE ），可快速提取关键信息。 2.设计总体方案 语音质检系统与原有电销管理系统之间是相互关联的，输入语音分析系统将录音管理中的语音，借助语音识别功能，可以将文本转换完成，随后就可以检索关键词，并进行建模等。基于语音质检系统，首先进行信息转化，即将录音信息转变为文本信息，然后使用TextRank 算法将文本录音中关键词自动提取出来，做详细匹配与预设好的质检关键词，并实现两者融合，最终将实际文本录音中出现次数最多的目标关键词提取出来。整个设计方案流程见图1 ： 图1 基于语音分析的智能质检关键词提取方案 3.使用TextRank算法提取关键词 3.1 TextRank算法 由Page Rank 算法衍生出来的一种算法，TextRank 基于排序算法原理使用，不单单依靠局部某点信息进行节点排序，而是依据全局信息递归计算，对文本分割，由分割出的若干个单元组建出一个完整的图像模型，排序对文本中重要成分，提取算法针对单一文档中关键词。可用一个有向权图G=（V ，E ）表示TextRank 模型，词语构成权图中的V ，V ×V 的子集就是E 。任意两点v i 由W ji 表示，图中指向该点的其他集合表示为In （V i ）入度，vi 指向其他点集合，称为出度，表示为Out （v i ），Vi 得分计算公式为： 图中表示某一点都有1-d 的概率指向其他任意点为d ，即阻尼系数，d ∈[0，1]，0.85为d 的默认系数。每个点进行打分时，应用Tex-tRank 算法，每个点必须为指定任意的初值，计算采用迭代计算方式并收敛。鉴于图有着一定连贯性，收敛需经过较少次数迭代实现。3.2 TextRank算法下关键词提取 从一段文本中将众多有价值的语句提取出来就是TextRank 算法下关键词提取的基本方法。利用一定窗口内的词汇间关系排序后续关键词，关键词从文本中直接抽取出来，也就是指在图中随机游走的过程，关键词的选择最终依据投票得分高低而定。具体方法为： 获取到录音集合文本T ，通过接口，对完整的语句进行分割。各个分割的片段表示为[S 1、S 2、S 3、S 4.....，S n ]。先分词、确定词性对每个文本，然后进行词性标注，并集中处理，最终将与主题无关或者冗余的文字去除，比如“的”、“而且”、“但是”，剩下的定性词作为备选关键词，这些备选词表示为[t i,1,、t i,2、t i,r ,.....t i,n ]。构建出备选关键词图，即G=（V ，E ），依据指定共现窗口K 大小进行构造，任意两点间的边由共同关系构造出来。然后依据特定公式进行计算，最终将迭代传播计算各节点权重得分值计算 出，直到将收敛完成。对各节点权重进行排列，按照倒序排列方式，关键词提取的结果为得到的最重要的T 个单词。 4.自定义词库关键词提取 4.1 将关键词库建立起来 因属于一种无监督的提取方法，Tex-tRank 算法对文本整体结构综合考虑后进行提取，受业务规范流程影响，会出现关键词提取数目过大的情况，在使用TextRank 算法提取关键词时，并且有较多的礼貌用语，包括“您好”、“谢谢”等，会影响到目标关键词的提取效果。 为将语音质检关键词日趋的针对性增强并提高准确性，就必须总结过去呼叫中心语音质检关键词提取相关经验，将语音出现频率最高的关键词提取出来，同时提取出出现次数最多的专业词语。对重点关键词构建自定义词库，依据语音质检工作实际要求及标