nlp - 自动关键字生成评估

Question

我有一个简单的文本分析器，可以为给定的输入文本生成关键字。到目前为止，我一直在对其进行手动评估，即手动选择文本的关键字并将它们与分析器生成的关键字进行比较。

有什么方法可以让我自动化吗？我尝试在谷歌上搜索一些免费的关键字生成器，这些生成器可以帮助进行此评估，但到目前为止还没有找到。我将不胜感激有关如何解决此问题的任何建议。

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测试关键字生成是一个难题。过去，我使用以下方法对其进行评估。

确定流行的关联规则生成方法，例如 Confidence、Jaccard、Lift、Chi-Squared、Mutual Information 等。有很多论文比较了这些方法。
实施这些措施相当简单。它们都涉及一些使用术语频率、文档频率和共现频率中的一个或多个的简单代数表达式。
使用所有这些度量生成相关关键字并计算它们的并集。将此集合称为 TOTAL。
计算算法生成的关键字与上述 TOTAL 集的交集。当被视为分数（交集/总计）时，它是衡量您的衡量标准有多强大的粗略指标。

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我找到了一个自动关键字生成评估工具 Text Mechanic's Keyword Suggestion Generator，它可能会有所帮助。

它说：

Text Mechanic 的“关键字建议生成器”将以易于研究的格式为您输入的种子文本检索 Google.com 自动建议结果*。种子文本可以是字母、数字、单词、短语，与您（和其他人）在 Google 搜索结果中查询的内容相关。

我相信它可以自动化。

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