NLP關(guān)鍵字提取的方法有以下幾種：
基于統(tǒng)計(jì)的方法：這些方法通過統(tǒng)計(jì)文本中單詞的出現(xiàn)頻率或者詞語的共現(xiàn)信息來提取關(guān)鍵字。常見的方法包括TF-IDF（詞頻-逆文檔頻率）和基于共現(xiàn)矩陣的方法。
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法：這些方法使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來識別關(guān)鍵字。常見的方法包括樸素貝葉斯、支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林等。
基于深度學(xué)習(xí)的方法：這些方法利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來提取關(guān)鍵字。常見的方法包括循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等。
基于語義的方法：這些方法通過理解語義關(guān)系來提取關(guān)鍵字。常見的方法包括詞向量模型（如Word2Vec、GloVe）和主題模型（如Latent Dirichlet Allocation）。
基于規(guī)則的方法：這些方法使用預(yù)定義的規(guī)則或規(guī)則組合來提取關(guān)鍵字。常見的方法包括正則表達(dá)式、詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識別等。
需要根據(jù)具體的任務(wù)和數(shù)據(jù)來選擇適合的關(guān)鍵字提取方法。
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