基于语义的中文文本关键词提取算法
关键词提取方法
关键词提取方法在信息爆炸的时代，我们经常需要从大量文本中提取出关键词来帮助我们理解和归纳文本的主题和要点。
关键词提取是一项重要的自然语言处理技术，它可以自动地从文本中抽取出最具代表性和重要性的词语。
本文将介绍一些常用的关键词提取方法。
1. 基于词频的关键词提取方法基于词频的关键词提取方法是最简单和直观的一种方法。
它根据词语在文本中的出现频率来衡量其重要性。
常见的算法包括TF（Term Frequency，词频）和TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）。
TF算法将一个词在文本中出现的次数作为该词的重要性。
但是，如果一个词在文本中多次出现，它的重要性也会被放大。
为了解决这个问题，TF-IDF算法引入了逆文档频率的概念。
逆文档频率表示一个词在整个语料库中的信息量，它的计算方式是语料库中总文档数除以包含该词的文档数的对数。
TF-IDF算法将词频和逆文档频率相乘，使得频繁出现但在整个语料库中信息量小的词的重要性降低，而那些在少数文档中出现但信息量大的词的重要性增加。
2. 基于词性的关键词提取方法除了词频，词性也可以作为关键词提取的依据。
在自然语言中，不同的词性承担着不同的语义角色。
例如，名词往往是一个句子的主语或宾语，动词表示动作或状态，形容词描述事物的属性等。
基于词性的关键词提取方法通过词性标注技术，将文本中的词与其对应的词性进行匹配，然后选择特定的词性作为关键词。
常用的基于词性的关键词提取方法有两种：基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法依赖于人工编写的规则集，通过匹配词性模式来提取关键词。
基于统计的方法则是根据大规模语料库的统计特征来计算每个词性的重要性，然后选择具有高重要性的词性作为关键词。
3. 基于语义的关键词提取方法基于词频和词性的关键词提取方法可以帮助我们抽取出一些关键词，但是它们无法处理一些歧义词和多义词的情况。
自然语言处理的关键词提取方法
自然语言处理的关键词提取方法自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
在NLP中，关键词提取是一项关键任务，它可以帮助我们从大量的文本数据中提取出最具代表性和重要性的关键词，从而更好地理解文本内容和进行后续的分析。
关键词提取方法有很多种，下面将介绍几种常见的方法。
一、基于统计的关键词提取方法基于统计的关键词提取方法是一种常见且有效的方法。
它通过统计文本中词语的频率和分布情况来确定关键词。
其中，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的统计指标。
TF指的是词语在文本中的频率，IDF指的是词语在整个语料库中的逆文档频率。
通过计算TF和IDF的乘积，可以得到一个词语的重要性分数，从而确定关键词。
二、基于机器学习的关键词提取方法基于机器学习的关键词提取方法是近年来发展起来的一种方法。
它通过训练机器学习模型来识别和提取关键词。
常用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等。
这些算法可以通过学习大量的标注数据来建立关键词提取模型，并利用模型对新的文本进行关键词提取。
三、基于语义的关键词提取方法基于语义的关键词提取方法是一种较为高级的方法。
它通过理解词语之间的语义关系来确定关键词。
其中，词向量是一种常用的语义表示方法。
词向量可以将词语表示为一个向量，使得具有相似语义的词语在向量空间中距离较近。
通过计算词语之间的相似度，可以确定关键词。
四、基于图论的关键词提取方法基于图论的关键词提取方法是一种基于网络结构的方法。
它通过构建文本的图模型，将词语作为节点，词语之间的关系作为边，从而建立一个词语网络。
通过分析节点之间的连接关系和节点的重要性，可以确定关键词。
常用的图算法包括PageRank算法和TextRank算法等。
综上所述，关键词提取是自然语言处理中的重要任务之一。
Python中的关键词提取
Python中的关键词提取在使用Python进行自然语言处理和文本分析时，关键词提取是一个重要的任务。
关键词提取可以帮助我们从大量的文本中识别出最重要、最具代表性的词汇，从而更好地理解文本的主题和内容。
本文将介绍Python中常用的关键词提取方法及其应用。
一、基于频率的关键词提取方法基于频率的关键词提取方法是指通过统计词语在文本中出现的频率来确定关键词。
常用的方法有TF-IDF和TextRank。
1. TF-IDF（词频-逆文档频率）TF-IDF是一种常用的关键词提取方法，它通过计算词语的词频和逆文档频率来评估词语的重要性。
词频表示词语在文本中出现的频率，逆文档频率表示评估词语在整个文本集合中的重要程度。
2. TextRankTextRank是一种基于图模型的关键词提取算法，它通过构建词语之间的图来挖掘词语之间的关系，并利用PageRank算法计算词语的重要性。
TextRank可以更好地处理长文本和复杂语境下的关键词提取任务。
二、基于语义的关键词提取方法基于语义的关键词提取方法是指通过词语之间的语义关系来确定关键词。
常用的方法有LSA（潜在语义分析）和LDA（隐含狄利克雷分布）。
1. LSA（潜在语义分析）LSA是一种基于奇异值分解的语义分析方法，它通过降维和潜在语义空间的构建来发现词语之间的隐藏语义关系。
LSA可以帮助我们从词语的共现关系中提取出具有语义代表性的关键词。
2. LDA（隐含狄利克雷分布）LDA是一种生成模型，它基于贝叶斯推断从文本中挖掘主题信息。
LDA可以将语料库中的文本按照主题分布进行建模，并通过计算词语在主题中的权重来确定关键词。
三、Python中的关键词提取库Python中有很多优秀的关键词提取库可供使用。
常用的库有jieba、gensim和pytextrank。
1. jiebajieba是Python中常用的中文分词库，它提供了分词和关键词提取的功能。
通过jieba库，我们可以方便地对中文文本进行关键词提取。
基于语义分析的关键词提取算法研究
基于语义分析的关键词提取算法研究一、前言在网络时代，信息爆炸导致人们越来越难以从浩瀚的信息中快速筛选到自己需要的内容。
在这样的背景下，关键词提取算法就显得尤为必要。
关键词提取是一种将文本转化为结构化信息的技术，通过自动提取文本中重要、具有代表性的词汇，快速准确地理解文本主题，给信息检索、数据挖掘等领域带来了极大的便利。
本文旨在介绍实现关键词提取的一种常用算法——基于语义分析的关键词提取算法。
文章主要分为以下四个部分：第一部分介绍问题所在，第二部分简述算法原理，第三部分详细阐述算法步骤及其缺点，第四部分总结并展望未来。
二、算法原理基于语义分析的关键词提取算法是一种基于自然语言处理技术的算法，其核心原理是通过对文本进行语义分析，找出文本中频繁出现的、反映文本主题的词汇。
与传统的基于频率统计的算法不同，基于语义分析的关键词提取算法能够挖掘文本中的隐含信息，提取出更加准确的关键词。
算法的主要流程如下：（1）分词在进行关键词提取前，首先需要对文本进行分词。
分词是将文本中的一段内容分成若干个基本词汇，即分段、分句、分词。
分词的目的是将自然语言转化为计算机可以理解的形式，为之后的处理做好准备。
（2）去除停用词在分词后，文本中会包含着构建句子、表达意思所需要的词汇和虚词。
虚词是语法上不必要的词汇，如“的”、“是”等。
这些虚词对于提取关键词没有实质性的帮助，因此需要将其去除掉，以加快后续的处理速度。
（3）构建语料库在进行关键词提取前，需要通过大量文本的训练构建出语料库。
一般情况下，常用的语料库包括新闻、广告和博客等文本数据。
构建语料库的目的是为了提高算法对文本主题的理解能力，从而提取出更加符合文本主题的关键词。
（4）根据文本主题计算词语权重在构建出语料库后，对于一篇新的文本，算法会根据其所属主题，计算文本中出现的每个词汇在当前文本中的权重。
取这些权重值最高的一些词汇作为关键词。
三、算法步骤及其缺点基于语义分析的关键词提取算法的实现步骤如下：（1）输入待处理文本（2）对文本中的词汇进行分词（3）去除分词结果中的停用词（4）构建语料库（5）对文本中的每个词汇计算权重（6）取出权重值最高的一些词汇作为关键词但是，基于语义分析的关键词提取算法也存在缺点。
基于语义的关键词提取算法
义的关键字提取算法。接着， 证明基于语义的算法有效性的
雷 博士生 导师 ， 主要从事 神经 网
博士生 ， 主要从事语义 网和数据挖掘研 究； 郭
络、 模式识别 和知识管理等 ； 王晓东
法
博士生 ， 主要从事语义 网和智能检索。
关键词表示是很多字组成 的词 ， 而关键字表示 的是单个的字。人们一般给 文章提供关键词。在这篇文章 中， 我们调查 的是关键词提 取的算
词 的词义 ， 然后通过计算 候选词义 之间的相关 度来 进行词合 并 。在过滤阶段 ， 们将计 算候选 词义 的四个 特征值 ： Ｆ￣ 我 Ｔ Ｉ ， ＤＦ 候选词最早 出现 的位置 ， 候选 词的长度 以及 该候选词和 其他候选词间的语义相关度 。然后我们将使用 已知关键词 的 训练样本来生成一个 Ｂｙｓ ａｅ 的估计模 型 ， 用这个 估计模型 使
意思的词） 和概念层面 （ 意思本 身） 的差别 ， 这样将会导致关键
个候选关键词将会被认为是最终的结 果。 当评估关键词 的提取算法 时 ， 现有 的方法是 匹配算法 自 动提取 的关键词 的词根和人 为赋予 的关键词的词根 。这种方
法很 简单并且迅速 ， 但是却不是 最有效 的。最 主要 的原 因在 于， 这种评估 的算法使用 的是语法上 的完全匹 配而不是词义 的匹配 。为 了克服这个缺点 ， 我们 的评 估算法通过 计算提取
词提取 的不准确 。为了解决 这个 问题 ， 我们使 用 词义 代替
词来解决这个问题 ， 因为词义 只有唯一 的意思。在关键字 提
取算法 中， 我们首先采用消歧算法得到关键候选词 的词义 ， 然 后， 在词合并 、 特征提取 和评估的步骤 中 ， 将考 虑这些词义 之
间的相关度来提高算法 的性能 。
文本关键词提取算法
⽂本关键词提取算法1.TF-IDF2.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。
3.TF-IWF⽂档关键词⾃动提取算法针对现有TF-IWF的领域⽂档关键词快速提取算法.该算法使⽤简单统计并考虑词长、位置、词性等启发性知识计算词权重,并通过⽂档净化、领域词典分词等⽅法提⾼了关键词提取的速度及准确度.对523篇学⽣⼼理健康领域⽂档的实验结果表明,该算法提取的⽂档关键词质量优于TF-IDF⽅法,且能在 O(n)时间内完成.4.基于分离模型的中⽂关键词提取算法研究关键词提取在⾃动⽂摘、信息检索、⽂本分类、⽂本聚类等⽅⾯具有⼗分重要的作⽤。
通常所说的关键词实际上有相当⼀部分是关键的短语和未登录词,⽽这部分关键词的抽取是⼗分困难的问题。
该⽂提出将关键词提取分为两个问题进⾏处理:关键单词提取和关键词串提取,设计了⼀种基于分离模型的中⽂关键词提取算法。
该算法并针对关键单词提取和关键词串提取这两个问题设计了不同的特征以提⾼抽取的准确性。
实验表明,相对于传统的关键词提取算法,基于分离模型的中⽂关键词提取算法效果更好。
5.基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取算法关键词提取是中⽂信息处理技术的热点和难点，基于统计信息的⽅法是其中⼀个重要分⽀。
本⽂针对基于统计信息关键词提取⽅法准确率低的问题，提出基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取算法。
算法通过依据⼩词典的快速分词、⼆次分词、⾼维聚类及关键词甄选四个步骤实现关键词的提取。
理论分析和实验显⽰，基于⾼维聚类技术的中⽂关键词提取⽅法具备更好的稳定性、更⾼的效率及更准确的结果。
6.基于语义的中⽂⽂本关键词提取(SKE)算法为克服传统关键词提取算法局限于字⾯匹配、缺乏语义理解的缺点，提出⼀种基于语义的中⽂⽂本关键词提取(SKE)算法。
自然语言处理中的关键词提取技术
自然语言处理中的关键词提取技术关键词提取技术是自然语言处理（NLP）领域的一项重要技术，它可以从给定的文本中自动识别和提取出最关键的单词或短语。
这些关键词通常代表了文本的主要主题或内容，能够为文本的分类、摘要生成、信息检索等任务提供重要的支持。
下面将介绍几种常用的关键词提取技术及其应用。
1. 基于词频统计的关键词提取基于词频统计的关键词提取技术是最简单和最常见的方法之一。
它通过统计文本中每个词出现的频率来判断其重要性，频率越高的词往往越重要。
例如，可以使用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法来计算词语的权重，从而确定关键词。
TF-IDF算法将词频与逆文档频率相乘，逆文档频率指的是包含某个词的文档的数量的倒数，用于衡量一个词的普遍程度。
2. 基于文本语义的关键词提取基于文本语义的关键词提取技术利用自然语言处理和机器学习算法来识别文本中具有语义重要性的词语。
这种方法通常需要依赖大量的语料库进行训练和学习，以获取单词和句子的语义信息。
常用的算法包括隐含狄利克雷分布（LDA）和词嵌入（word embedding）模型。
LDA算法通过对文本进行主题建模，将文本中的词语分配到不同的主题中，提取其中与主题相关的关键词。
词嵌入模型则将词语表示为高维向量，通过计算词向量之间的相似度来确定关键词。
3. 基于网络结构的关键词提取基于网络结构的关键词提取技术利用文本中词语之间的关系来确定关键词。
这种方法通常使用图论和网络分析的方法来构建词语之间的关系网络，然后利用图算法来找出网络中的关键节点，即关键词。
例如，TextRank算法使用图论中的PageRank算法确定文本中关键词的重要性。
另一种常见的方法是基于词语共现网络，通过计算词语之间的共现频率和权重来确定关键词。
关键词提取技术在很多NLP任务中都起到了重要的作用。
例如，在文本分类中，可以通过提取关键词来确定文本的主题，进而进行分类。
基于语义网络的文本自动摘要及关键词提取技术研究
基于语义网络的文本自动摘要及关键词提取技术研究随着信息爆炸时代的到来，我们每天都需要处理海量的文本信息，然而人类的阅读速度和理解能力是有限的，如何从繁杂的文本中快速准确地获取想要的信息，并且从中汲取知识，已经成为了一个问题。
因此，文本自动摘要技术应运而生。
文本自动摘要是指通过计算机程序自动抽取输入的文本中最具有代表性的句子或关键词，形成一篇简洁明了、具有代表性的文本。
它可以大大提高人们对信息的获取效率和阅读体验，减少对时间和精力的浪费。
而关键词提取技术则是从文本中提取出最具有代表性的词语或短语，以便更好地概括文本主题或内容，并帮助用户快速了解文本概况。
基于语义网络的文本自动摘要及关键词提取技术是目前较为热门的一种文本处理技术，它可以更好地考虑到词语之间的语义关系与文本结构，减少了传统算法中的主观性和误差。
下面分别阐述其技术思路和实现方法。
1. 基于语义网络的文本自动摘要技术基于语义网络的文本自动摘要技术主要包括预处理、句子筛选和句子打分三个步骤。
预处理：首先对原始文本进行预处理，去除无用信息和噪声数据，如HTML标签、CSS样式、JS脚本等。
然后进行分句处理，将原始文本分成若干个句子作为下一步的处理对象。
句子筛选：基于语义网络的文本自动摘要技术在句子筛选阶段首先进行句子的筛选，将可能成为关键句的句子进行挑选。
其中，句子的筛选可以通过如下几种方式来进行：（1）词频提取：统计各个单词或短语在句子中出现的次数，选取出词频较高的句子。
（2）文本相似度计算：计算各个句子之间的相似度，并选取文本相似度较高和文本相似度较低的句子。
（3）句子长度：选取适当长度的句子，以保证生成的摘要简洁明了。
（4）命名实体识别：通过命名实体识别技术识别出可能成为关键句的名词性短语，选取包含这些短语的句子。
句子打分：对被筛选出的句子进行打分，根据句子的重要程度进行排序，选取排名前几的句子作为文本的自动摘要。
其中，句子的打分可以通过如下几种方式来进行：（1）Cosine相似度计算：将每个句子表示为向量，使用Cosine相似度计算句子之间的相似度，选取相似度较高的句子。
中文关键词提取的方法与工具介绍
中文关键词提取的方法与工具介绍随着互联网时代的到来，信息爆炸的现象愈发明显。
在海量的中文信息中，如何快速准确地提取出关键词，对于信息的分类、检索和分析具有重要意义。
本文将介绍中文关键词提取的方法与工具，帮助读者更好地理解和应用这一技术。
一、中文关键词提取的方法1. 统计方法统计方法是中文关键词提取中最常用的方法之一。
它基于词频和词性等统计信息，通过计算词语在文本中的出现频率和权重来确定关键词。
常见的统计方法有TF-IDF（词频-逆文档频率）算法和TextRank算法。
TF-IDF算法通过计算词频和逆文档频率来衡量一个词语在文本中的重要程度。
词频指的是一个词语在文本中出现的次数，逆文档频率则是指一个词语在整个语料库中出现的频率的倒数。
TF-IDF算法能够有效地提取出高频率、低文档频率的词语作为关键词。
TextRank算法是一种基于图模型的排序算法，它通过将文本中的词语构建成一个有向图，利用词语之间的关系来计算每个词语的重要程度。
TextRank算法采用迭代计算的方式，通过不断更新词语的权重，最终得到关键词。
2. 语义方法语义方法是一种基于词语之间的语义关系来提取关键词的方法。
它通过分析词语的上下文信息和语义关联性来确定关键词。
常见的语义方法有基于词向量的方法和基于知识图谱的方法。
基于词向量的方法利用词向量模型（如Word2Vec、GloVe等）将词语映射到一个高维向量空间中，通过计算词语之间的相似度来提取关键词。
这种方法能够捕捉到词语之间的语义关系，提高关键词提取的准确性。
基于知识图谱的方法则是利用大规模的知识图谱，通过分析实体之间的关系和属性来提取关键词。
这种方法能够将关键词与领域知识相结合，提高关键词的语义准确性。
二、中文关键词提取的工具1. Jieba分词Jieba分词是一款开源的中文分词工具，它能够将中文文本切分成一个个词语。
Jieba分词提供了多种分词模式，包括精确模式、全模式和搜索引擎模式，可以根据需求选择合适的模式进行分词。
基于语义分析的文本挖掘与关键词提取系统设计
基于语义分析的文本挖掘与关键词提取系统设计文本挖掘技术是当今信息时代中非常重要的数据分析手段之一。
基于语义分析的文本挖掘系统可以有效地处理大量文本数据，并提取其中的关键信息和知识。
在本文中，我将介绍一个基于语义分析的文本挖掘与关键词提取系统的设计。
首先，我们需要了解什么是语义分析。
语义分析是指对文本数据进行语义理解和分析的过程。
它通过分析文本中的词语、句子、语义关系等信息，从中提取出文本的语义信息。
在文本挖掘中，语义分析技术可以帮助我们理解文本的含义，识别出关键信息，并提取出关键词。
基于语义分析的文本挖掘与关键词提取系统包括以下几个主要模块：1. 数据预处理模块：这个模块主要用于对原始文本数据进行预处理，包括去除噪声数据、分词、词性标注等。
预处理的目的是为了提高文本挖掘算法的效率和准确性。
2. 语义分析模块：这个模块用于对预处理后的文本数据进行语义分析。
常用的语义分析技术包括词义消歧、命名实体识别、情感分析等。
通过语义分析，系统可以理解文本的含义和上下文关系，从而帮助我们更好地提取关键信息和关键词。
3. 关键词提取模块：这个模块用于从语义分析的结果中提取关键词。
关键词提取技术可以根据关键词的重要性和相关性进行排序，从而得到最重要的关键词。
常用的关键词提取算法包括TF-IDF、TextRank等。
通过关键词提取，系统可以帮助用户快速了解文本的主题和重点。
4. 可视化展示模块：这个模块用于将文本挖掘和关键词提取的结果以可视化形式呈现给用户。
可以使用词云、关系图、综合图表等方式来展示关键信息和关键词。
通过可视化展示，用户可以更直观地理解文本数据，并从中获取有用的信息。
在设计基于语义分析的文本挖掘与关键词提取系统时，需要考虑以下几个方面：1. 算法选择：选择适合的语义分析算法和关键词提取算法非常重要。
不同的算法有不同的特点和适用场景，需要根据具体需求进行选择。
2. 大数据处理：文本挖掘通常需要处理大量的文本数据，因此系统的处理能力和效率也是非常重要的。
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（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/n19980101-07-008-002/m 董/nr 其中/nr19980101-07-008-003/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 。
/w19980101-07-008-004/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 。
/w19980101-07-008-005/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 辣椒/n 、/w 胡萝卜/n ，/w 水灵灵/z 的/u 白萝卜/n 、/w 大白菜/n 、/w 大/a 柿椒/n ，/w 还/d 有/v 那/r 紫蓝蓝/z 的/u 茄子/n 、/w 洋葱/n ，/w 等等/u 。
/w 这些/r 蔬菜/n 纯真/a 的/u 色彩/n 我/r 一/d 见/v 就/d 爱/v 。
/w 它/r 是/v 自然/n 之/u 美/an ，/w 是/v 画家/n 调色板/n 上/f 的/u 色彩/n 无法/v 与/p 之/r 相比/v 的/u 。
/w 19980101-07-008-006/m 我/r 来到/v 水产/n 摊位/n 前/f ，/w 两/m 只/q 大/a 铁盆/n内/f 盛/v 满/a 了/u 鲜活/a 鱼儿/n ，/w 有/v 鲤鱼/n 、/w 鲫鱼/n 、/w 武昌鱼/n 、/w 鲶鱼/n 等/u 。
/w 鱼/n 是/v 我们/r 常见/a 的/u 美食佳肴/l ，/w 又/d 是/v 我们/r 画家/n 描绘/v 的/u 生动/a 对象/n ，/w 在/p 高手/n 笔下/n 便/d 是/v 人们/n 钟爱/v 的/u 一幅幅/m 艺术/n 作品/n 。
/w 我/r 观察/v 那/r 各种/r 鱼儿/n 的/u 体态/n 结构/n 和/c 活动/vn 变化/vn ，/w 它们/r 在/p 水中/s 是/v 那样/r 自由/a 欢快/a ，/w 水/n 给/v 鱼/n 以/p 活力/n ，/w 水/n 是/v 鱼/n 的/u 生命/n 。
/w 有/v 两/m 位/q 卖主/n 是/v 一/m 对/q 四川/ns 夫妇/n ，/w 他们/r 代/v 客/Ng 对/p 鱼/n 进行/v 粗/d 加工/v ，/w 手活/n 十分/m 利落/a ，/w 令/v 观者/n 赞叹不已/l 。
/w 在/p 家禽/n 摊位/n 中/f ，/w 有/v 一个/m 摊位/n 专卖/v 乌骨鸡/n 。
/w 嘴脸/n 乌黑/z 、/w 羽毛/n 洁白/z 轻柔/a 的/u 乌骨鸡/n 被/p 圈/v 在/p 几/m 只/q 铁丝/n 笼子/n 里/f 。
/w 它/r 原本/n 是/v 两千五百/m 公里/q 之外/f 我/r 老家/n 江西/ns 泰和/ns 的/u 一/m 大/a 特产/n ，/w 记得/v我/r 小时/n 就/d 吃/v 过/u 。
/w 如今/t 在/p 身边/s 见到/v 此/r 物/Ng ，/w 让/v 更/d 多/a 的/u 人/n 能/v 品尝/v 到/v 这种/r 美食/n ，/w 感到/v 格外/d 高兴/a 。
/w 同时/c 我/r 又/d 想/v ，/w 像/p 这样/r 在/p 异地/n 繁殖/v 乌骨鸡/n ，/w 原产地/n 的/u 优势/n 不/d 就/v 小/a 了/y 吗/y ？/w 不过/c ，/w 由于/p 气候/n 、/w 水土/n 和/c 饲料/n 等/u 因素/n ，/w 同一/b 物种/n 的/u 味道/n 南北/f 是/v 有/v 差异/n 的/u 。
/w 19980101-07-008-007/m 在/p 农贸市场/n 如何/r 识别/v 和/c 选购/v 物品/n 大/d 有/v学问/n 。
/w 冬季/t ，/w 上市/v 的/u 羊肉/n 一块块/m 的/u 钩挂/v 起来/v 一/m 溜/q 排/v 开/v ，/w 当/p 我/r 在/p 这些/r 羊肉/n 摊位/n 前/f 徘徊/v 时/Ng ，/w 就/d 听见/v 有人/r 在/d 评头论足/i ，/w 说/v 那/r 肉色/n 暗红/z 的/u 是/v 山羊肉/n ，/w 那/r 肉色/n 淡红/b 的/u 才/d 是/v 绵羊肉/n 。
/w 当/p 有人/r 在/p 一/m 堆/q 死/a 鱼/n 前/f 举棋不定/i 时/Ng ，/w 我/r 也/d 会/v 上前/v 去/v 告/v 他们/r 说/v ，/w 抠/v 开/v 那/r 腮壳/n 看看/v 里面/f 的/u 腮/n ，/w 若是/c 鲜红色/n 便/d 是/v 较/d 新鲜/a 的/u ，/w 如/v 腮/n 的/u 颜色/n 发/v 白/a 就/d 欠佳/a 了/y 。
/w 我/r 从小/d 长/v 在/p 河边/s ，/w 可以/v 说/v 是/v 吃/v 鱼/n 长/v 大/a 的/u ，/w 懂得/v 这/r 方面/n 的/u 一点/m 知识/n 。
/w19980101-07-008-008/m 农贸市场/n 上/f 为什么/r 一时/t 生姜/n 跌/v 到/v 一/m 元/q一/m 市斤/q ，/w 而/c 一/m 年/q 之后/f 竟/d 涨/v 到/v 十/m 元/q 一/m 市斤/q ，/w 再/d 过/v 一/m 年/q 价格/n 便/d 趋向/v 合理/a ？/w 物价/n 的/u 大/d 跌/v 大/d 涨/v ，/w 物品/n 的/u 时缺时剩/l ，/w 供求/n 从/p 平衡/v 到/p 失衡/v ，/w 又/d 从/p 失衡/v 到/p 平衡/v 等/u ，/w 属于/v 市场经济/n 的/u 一些/m 问题/n ，/w 也/d 可/v从/p 一个/m 小小的/z 市场/n 引发/v 思考/v ，/w 悟出/v 道理/n 以至/c 求得/v 答案/n ，/w 使/v 我们/r 也/d 增加/v 了/u 点/q 经济/n 头脑/n 。
/w19980101-07-008-009/m 人们/n 围/v 在/p 一/m 车/q 玉茭/n 前/f 争相/d 选购/v ，/w 玉茭/n 很快/d 被/p 买/v 光/v 。
/w 作为/v 卖主/n 的/u 那位/r 农民/n 兄弟/n ，/w 半/m 躺/v 在/p 那/r 剥弃/v 的/u 松软/a 的/u 玉茭皮/n 里/f ，/w 数点/v着/u 钞票/n ，/w 那/r 惬意/a 和/c 舒心/a 劲儿/n ，/w 那/r 憨态可掬/l 的/u 神情/n ，/w 使/v 我/r 驻足/v 留连/v ，/w 那/r 农民/n 的/u 形象/n 不/d 就是/v 当今/t 中国/ns 农民/n 的/u 一个/m 缩影/n ，/w 它/r 深深/d 地/u 印/v 在/p 我/r 脑海/n 里/f 。
/w19980101-07-008-010/m 入秋/t ，/w 花生/n 上市/v 了/y ，/w 一/m 位/q 四十/m 多/m 岁/q 的/u 农妇/n ，/w 用/p 她/r 那/r 壮实/a 的/u 双手/n ，/w 将/p 一/m 大/a 麻袋/n 还/d 带/v着/u 泥土/n 芳香/n 的/u 花生/n 倒/v 了/u 出来/v 。
/w 我/r 还/d 未曾/d 见到/v 过/u 这种/r 花生/n ，/w 几乎/d 每/r 一/m 颗/q 都/d 饱含/v 四/m 个/q 米粒/n ，/w 招/v 人/n 喜爱/v 。
/w 农妇/n 满脸/d 丰收/vn 喜悦/an ，/w 向/p 我们/r 这些/r 分享/v 她/r 劳动/vn 成果/n 的/u 城里人/n 连连/d 地/u 说/v ：/w 『/w 你们/r 随便/ad 挑/v 哇/y ，/w 咱/r 自家/r 种/v 的/u ，/w 八月/t 十五/m 快/d 到/v 了/y ，/w 买/v 回去/v 全家/n 吃/v 个/q 鲜/a 。
/w 』/w 她/r 一边/d 说/v着/u ，/w 一边/d 还/d 帮/v 我们/r 挑选/v 哩/y 。