如何从句子提取关键词

# 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

先用大模型试试？

少量的句子连人都看不懂怎么提取关键字

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

现在用了 Chinese-word- vector 作关键词字典

@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

@miaoblyat 感觉近似词不是很准，就想着怎么能更精准

{'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）

https://github.com/minitrill/TextAudit
你参考下这个

好的感谢

@miaoblyat Op 要不试下我这个 https://github.com/TianLiangZhou/ffi-lac

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

同有这个需求，也许可以解决模型知识库命中率低的问题。

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

@macadoll 用了哪个大模型，方便说吗；目前我用了 bert-Chinese 感觉还是差点意思