Почему статистические методы TF-IDF и RAKE остаются популярными для извлечения ключевых слов?

Статистические методы TF-IDF и RAKE остаются популярными для извлечения ключевых слов по нескольким причинам:

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) оценивает важность слова в документе по сравнению с коллекцией документов. textarget.ru Слова с высоким TF-IDF встречаются часто в данном документе, но редко в других, что делает их потенциально ключевыми. textarget.ru Этот метод полезен, когда нужно найти отдельные слова, а не фразы или резюме, и есть много примеров документов. nzmattgrant.wordpress.com

RAKE (Rapid Automatic Keyword Extraction) упрощает процесс извлечения значимой информации из неструктурированных текстовых данных. www.analyticsvidhya.com Алгоритм анализирует частоту слов и закономерности их совместного употребления, отдавая предпочтение содержательным словам перед стоп-словами и разделителями. www.analyticsvidhya.com Это делает RAKE ценным инструментом для задач анализа текста в NLP. www.analyticsvidhya.com

Кроме того, метод RAKE считается гибридным, что сочетает в себе преимущества статистических и структурных методов. elibrary.sgu.ru

Таким образом, популярность TF-IDF и RAKE связана с их особенностями и эффективностью в определённых задачах извлечения ключевых слов.