提取文本关键词的方法、设备和计算机可读存储介质

摘要

本申请涉及自然语言处理领域，提供了一种提取文本关键词的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。所述方法包括：通过统计模型，获取目标文本的全局主题词，以得到目标文本的全局主题特征q₁；挖掘目标文本的频繁序列模式，以得到目标文本的关键词局部特征q₂；提取目标文本的候选关键词，构成候选关键词集；以特征集Q作为贝叶斯模型的输入，根据贝叶斯模型求取条件概率P(A|Q)不小于第一预设阈值时贝叶斯模型从候选关键词集确定的关键词a，将关键词a作为目标文本的关键词。相比于现有技术，本申请提供的技术方案使得在自然语言处理领域得到的目标文本的关键词的精度较高，而应用贝叶斯模型这一经典模型提取关键词，在计算效率上有了提高的可能。