需求是从句子中提取指定关键词或者关键词近似的词语；目前用 jieba 提取效果不是很理想.可能我用法不对；有人做过类似的关键词提取吗
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# 提取句子中的关键词及其近似词
def extract_keywords_and_similars(sentence, custom_keywords, similarity_threshold=0.5): words = jieba.lcut(sentence) result = {} for keyword in custom_keywords: extracted_words = [word for word in words if is_similar(keyword, word, similarity_threshold) or keyword == word] if extracted_words: result[keyword] = extracted_words return result |
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MelodYiJun 3, 2024
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先用大模型试试？
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murmurJun 3, 2024
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少量的句子连人都看不懂怎么提取关键字
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BiChengfeiJun 3, 2024
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前提：你要有一个关键字字典
指定关键词：使用上面的字典，构建字典树，进行语句提取，或者循环比较 相似关键字：循环字典，求相似度 |
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现在用了 Chinese-word- vector 作关键词字典
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@BiChengfei sentence: 这里发生车辆碰撞，有人受伤
keyword: {'车祸': ['受伤']}--0.5 sentence: 这里有条狗被撞了，无人受伤 keyword: {'车祸': ['撞', '受伤']}--0.5 sentence: 高速上塞车了，不知道什么原因 keyword: {}--0.5 |
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BiChengfeiJun 3, 2024
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{'车祸': ['受伤']}--0.5
{'车祸': ['撞', '受伤']}--0.5 你这不能使用相似度算法了，需要根据语义，进行文本分类吧（这个我不懂，等有缘人解惑吧） |
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BiChengfeiJun 3, 2024
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好的感谢🙏
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meshellJun 3, 2024
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@miaoblyat Op 要不试下我这个 https://github.com/TianLiangZhou/ffi-lac
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你应该把最原始的需求/最终的目的说出来，而不是这个经过解读后的需求
中文 NLP 过去绝大部分的做法，在大语言模型出来之后基本上都失去了意义，还用老套路来做只是缘木求鱼 |
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rabbbitJun 3, 2024
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同有这个需求，也许可以解决模型知识库命中率低的问题。
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macaodollJun 4, 2024 via Android
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我们也有文本提取的需求，之前 NLP 错的太多了，这些文本提取类的交给大模型很舒服的
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