Python实现基于TESTRANKTF-IDFLSI以及LDA模型的关键字提取关键字为10个并对模型进行评分并计算不同模型提取到的关键字的相似度并说明相似度计算方法

首先，这里提到的TESTRANK、TF-IDF、LSI和LDA都是常见的文本特征提取模型，可以用于关键字提取。

TESTRANK是一种基于图论的算法，它将文本中的单词看作节点，将单词之间的共现关系看作边，通过计算节点的PageRank值来确定单词的权重。在实现中，可以使用networkx库来构建图，并调用pagerank算法计算节点权重。

TF-IDF是一种基于词频和文档频率的统计方法，通过计算单词在文本中的出现频率和在整个语料库中的出现频率来确定单词的权重。在实现中，可以使用sklearn库的TfidfVectorizer类来计算TF-IDF权重。

LSI是一种基于SVD降维的模型，它将文本中的单词映射到低维空间中，并通过计算单词在低维空间中的向量表示来确定单词的权重。在实现中，可以使用gensim库的LsiModel类来计算LSI权重。

LDA是一种基于概率图模型的文本主题模型，它将文本看作由多个主题组成的混合分布，通过计算单词在不同主题中的分布概率来确定单词的权重。在实现中，可以使用gensim库的LdaModel类来计算LDA权重。

关键字相似度计算方法：

在实现中，可以使用余弦相似度来计算不同模型提取到的关键字的相似度。余弦相似度是通过计算两个向量的夹角余弦值来度量它们之间的相似度，值越接近1表示相似度越高。具体计算方法为：

$$similarity = \frac{\textbf{A} \cdot \textbf{B}}{|\textbf{A}| \cdot |\textbf{B}|}$$

其中，A和B分别表示两个关键字向量，$\cdot$表示向量内积，$|\cdot|$表示向量的模长