Какие методы используются для распознавания ключевых кодов в текстовых материалах?

Для распознавания ключевых слов в текстовых материалах используются различные методы, среди них:

• TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency). dzen.ru Статистический метод, который оценивает важность слова в документе относительно всей коллекции документов. dzen.ru Чем чаще слово встречается в документе и реже в других документах, тем выше его значение. dzen.ru
• RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction). dzen.ru Алгоритм, который работает на основе частоты появления слов и их соседства в тексте. dzen.ru RAKE выделяет ключевые фразы путём анализа их статистических характеристик. dzen.ru
• YAKE (Yet Another Keyword Extractor). dzen.ru Независимый от языка алгоритм для извлечения ключевых слов, который использует комбинацию нескольких метрик для оценки важности слов. dzen.ru
• TextRank. dzen.ru Алгоритм, основанный на графовом подходе, который использует ранжирование вершин (слов) в графе на основе их связей с другими вершинами. dzen.ru
• Алгоритм линейного распределения. moluch.ru Процедура линейного разделения текста разбивает строки на слова, а слова — на отдельные буквы. moluch.ru
• Алгоритм контурного анализа. moluch.ru Суть алгоритма сводится к точному представлению границ, для чего используется четыре модели кривых и методы подгонки моделей к краевым точкам. moluch.ru
• Алгоритм на основе нейронной сети. moluch.ru На вход нейронной сети подаётся растровое изображение текста. moluch.ru В начале по входному тексту рассчитываются определённые признаки. moluch.ru Результатом расчётов является некоторый вектор значений признаков. moluch.ru