理解TF-IDF与BERT在关键词扩展中的互补逻辑

第三步：借助BERT进行语义关联扩展 将上一步筛选出的候选关键词作为种子，输入到预训练的BERT模型中，通过模型计算每个候选词与词汇库中其他词语的语义相似度

效果评估与持续迭代

操作流程：从数据准备到✅混合扩展 第一步：收集和分析原始语料 首先需要确定一个核心主题或一组种子关键词，例如“百度优化教程”

建议语料时效性控制在一年以内，并优先使🎊🔑用百度搜索结果前二十页内容作为基准

另外，不宜将📚BERT扩展的词汇全部⭐盲目加入正文

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语料库的来源应尽量多样，覆盖不同表达方式，以便后续扩展出的词汇更具广泛性

第二步：使用TF-IDF提取候选关键词 利用常见的文本处理工具对收集的语料进行分词、去停用词处理，然后计算每个词的TF-IDF值

第四步：混合去重与意图归类 将TF-IDF候选词与🤔BERT扩展词合并，并做如下处理： 去重：明显表达相同的词汇（如“SEO教程”与“搜索引擎优化教程”）保留其一，避免内容冗余