文章主题提取是自然语言处理技术中的一个重要环节，可以将一篇文章中与主题相关的内容进行提取，以便更好地选择最优排版方案。
该类技术主要包括以下几个步骤：
- 文本清洗
由于一篇文章的文本内容通常包括大量的冗余信息，如HTML标签、URL、特殊字符等，因此需要先对文章进行清洗，以去除这些无关信息。常见的操作包括去掉停用词(stopwords)、标点符号和数字等。
- 分词
对于一篇文章，需要将其切分成不同的词语。这些词语构成了文章的文本向量，每个词语将被视为文章的元素。
- 去停用词(stopwords)
除了耗时并且不利于文章主题提取的停用词（如“的”、“在”、“和”等），其余词语都被视为有效词汇。
- 词性标注
词性标注可以帮助确定文章中不同词汇的含义。这个操作可以将相同词根或同义词合并，增加文章的相关性及相关度。
- 词频统计
在分析文本的过程中，需要统计每个词语出现的频率。通常，一篇文章中出现频率较高的词汇往往有着更高的关联度，因为它们在文章中出现的次数较多，常常代表着该文章的主题关键词。
- 关键词提取
通过对文本进行逐层分析和关键字筛选，筛选出与主题最相关且出现频率较高的词汇。可以使用TF-IDF算法，根据词频和文章频率来计算关键词的重要性得分。其中，TF（词频）表示该词在文本中出现的次数，IDF（逆文本频率）表示某个词在所有文本中出现的频率。通过综合考虑 TF 和 IDF 的贡献，计算得出每个词的重要性得分。
在文章主题提取方面，还有其他一些高级的技术可供选择，如主题模型、文本向量化、情感分析等技术，可以更加精准地识别文章的主题。
