blocks|key|1784496|text|我想你在寻找其中的一个答案，|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1784497|1784498|tag+generation+from+a+text+content|unordered-list-item|offset|length|1784499|How+to+extract+common+/+significant+phrases+from+a+series+of+text+entries|1784500|tag+generation+from+a+small+text+content+(such+as+tweets)|1784501|1784502|简而言之，你正在寻找从文本中提取unigrams，以某种方式表示其中的概念-这样做的一种技术称为Pointwise+Mutual+Information，它在前两个链接中通过一个示例进行了说明。使用Python+NLTK框架(它已经内置了大量这样的算法)可能是您开始工作的最佳起点。|1784503|祝好运!|1784504|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://stackoverflow.com/questions/2661778/tag-generation-from-a-text-content|1|https://stackoverflow.com/questions/2452982/how-to-extract-common-significant-phrases-from-a-series-of-text-entries|2|https://stackoverflow.com/questions/2764116/tag-generation-from-a-small-text-content-such-as-tweets^0|0|0|0|Y|0|0|0|21|1|0|0|1L|2|0|0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|12|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|-4|5|6|7|13|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|C|3|D|5|E|7|14|8|@]|9|@$F|15|G|16|1|17]]|A|$]]|$1|H|3|I|5|E|7|18|8|@]|9|@$F|19|G|1A|1|1B]]|A|$]]|$1|J|3|K|5|E|7|1C|8|@]|9|@$F|1D|G|1E|1|1F]]|A|$]]|$1|L|3|-4|5|6|7|1G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|M|3|N|5|6|7|1H|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|O|3|P|5|6|7|1I|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|Q|3|-4|5|6|7|1J|8|@]|9|@]|A|$]]]|R|$S|$5|T|U|V|A|$W|X]]|Y|$5|T|U|V|A|$W|Z]]|10|$5|T|U|V|A|$W|11]]]]

I think you're looking for one of these answers,

<ul>
<li><a href="https://stackoverflow.com/questions/2661778/tag-generation-from-a-text-content">tag generation from a text content</a></li>
<li><a href="https://stackoverflow.com/questions/2452982/how-to-extract-common-significant-phrases-from-a-series-of-text-entries">How to extract common / significant phrases from a series of text entries</a></li>
<li><a href="https://stackoverflow.com/questions/2764116/tag-generation-from-a-small-text-content-such-as-tweets">tag generation from a small text content (such as tweets)</a></li>
</ul>

In a nutshell - you're looking to extract unigrams from the text that somehow represent the concepts within it - a technique to do this is called Pointwise Mutual Information, which is illustrated with an example in the first two links. Using the Python NLTK framework (which already has a bunch of these algorithms built in) might be your best starting point to work off from.

Good luck!

It should behave like <a href="https://addons.mozilla.org/en-us/firefox/addon/delicious-bookmarks/" rel="nofollow noreferrer">Delicious toolbar</a> for Firefox does; it lists possible tags to click. The effect is shown as below: 

<img src="https://i.stack.imgur.com/8PU8T.png" alt="enter image description here">

The code should be able to find key words for the text. Any good algorithm or open source project to recommend?

I found <a href="https://stackoverflow.com/questions/2853384/how-to-identify-ideas-and-concepts-in-a-given-text">this post</a>, but it is a bit too general for my specific need.

How to identify tags (key words) automatically from a given text?

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

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它的行为应该像火狐的一样；它列出了可以点击的标签。效果如下所示：​​代码应该能够找到文本的关键字。有什么好的算法或开源项目值得推荐吗？我找到了，但它对于我的特定需求来说有点太通用了。

问如何从给定的文本中自动识别标签(关键词)？
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