标签提取在评论挖掘中经常被使用到，如何快速的挖掘众多评论中一些关键词，包括积极地或者消极的。本文将要介绍标签提取一些常用方法，从而丰富我们的技术场景。在介绍新的方法之前，这类问题最朴素的想法应该是通过TF-ID算法对评论进行词频等特征的统计，获取那些重要度高的词语。接下来咱们来介绍两个解决这类问题的方法。TextRankTextRank是通过pagerank衍生出来的一类无监督算法，对于pager

关键字提取对于关键字提取算法最经典的就是[TF-IDF]算法，这个我们已经有文章来讲解这个知识，我们来介绍一点不太一样的知识。textRankTF-IDF算法就是统计某个词在某些文档中的出现频率，这远远是不够的，而主体模型的关键字提取则是通过大量的文档学习发现主题的文档的隐含主题。textRank最

TF-IDF对于文档搜索中tf-idf应用非常广泛，甚至在es数据库中作为默认的检索方式，这里就简单介绍一个tf-idf算法。首先思考一个问题，假如我们对一系列文章进行分词统计等操作，如果某个词出现的特别多，那么它是不是很重要呢？于是，我们进行"词频"（TermFrequency