对内容分词提取的关键字用神经网络进行学习，是否可行？

tf-idf ?

@theFool 忘记说了，测试过用结巴分词，其中有 TF-IDF 和 TextRank 取关键字， TextRank 效果比较好，在添加了用户字典后，对 TextRank 无任何影响，倒是 TF-IDF 不错。
但问题很明显，仅仅是在分析的文本中抽取关键字。

我想实现的是这样，提到“监控”这名词，能联想到“摄像头，光纤，交换机”等一系列相关词组，人工定义也可以，只是工作量不小。

@hunk word2vec 取相似词之类？感觉这个受语料库的影响比较大啊。
(我也不懂， 瞎 bb 的。

用高射炮打蚊子是否可行？
我觉得是成本和操作上都把简单的问题复杂化了。
我给楼主提个思路：
提取关键词之后，访问关键词的 wikipedia ， Google 搜索前 20 条内容进行关键词放大提取。

不懂，不知道是不是和专家系统或问答社区关联相似问题用的技术类似。

word2vec 直接就可以解决这个问题

@alexapollo 谢谢，正在看。

@alexapollo 请假 w2v 如何解决这个问题

1. 需求不明确，「监控」联想到「摄像头，光纤，交换机」和关键字抽取有什么关系？联想是联想，抽取是抽取。
2. 你有训练数据吗？

@h4x3rotab 分词，让 w2v 学习，生成自己的词库。正在实验。

哈哈， word2vec

继续请教 word2vec 用法。
我想将文章的标题和内容作为学习的字典， gensim 示例中字典是 list 格式，我将一篇文章标题和内容的分词放在 list ，是否增加其相关性？

c 版本似乎是采用 tab 和空格分隔，是否也存在换行的问题?

@hunk w2v 没有分词之前本身不能不能用，分词了之后再喂给他我也想象不出来有什么用

@h4x3rotab 不分词不能用，分词了关联性小，是这意思不？
那该如何用呢，原以为，在同一行能让 w2v 认为关联性更高呢。

@hunk w2v 是要先把文章分词，然后把所有词都交给它，他会给每个词训练出一个向量表示，而且相似的词的向量会相似。所谓相似的词，其实是指一对词，他们所出现的上下文相似。所谓向量相似，就是说它们的夹角小，或者欧式距离小。所以说，如果你还没认出这个词，就没法分词，也就没法去算相似度了。

@h4x3rotab 还是要先分词才行啊，你最后一句“分词了之后再喂给他我也想象不出来有什么用”让我以为不要分词呢。

我的疑问是，一篇文章的标题和内容，我分词以后，存为一行，希望 w2v 能认出其相关度。

不知用法上是否正确？还是不需要换行，罗列所有分词，成他自己学习，而不加以引导。

@hunk 认出不同标题的相关度还是认出每个词的相关度？后者很直观，运行完了之后算向量相似度就好了，前者就有很多技巧，一种简单的做法就是标题所有词的向量求平均，再计算相似度