新闻标签提取流程

新闻标签提取流程通常包括以下几个步骤：首先，对新闻文本进行预处理，包括分词、去停用词等；然后，利用TF-IDF算法计算每个词的权重；接着，根据预先设定的阈值筛选出重要的关键词；最后，将这些关键词作为新闻标签。此外，还可以通过主题模型（如LDA）来进一步提取新闻的主题，并将这些主题作为标签。总之，新闻标签提取流程是一个结合了自然语言处理技术和机器学习算法的过程，旨在从大量新闻文本中快速准确地提取出关键信息。