jieba中抽取关键词时如何基于词性进行过滤?
时间: 2024-05-08 13:22:12 浏览: 15
在jieba中,可以通过设定词性来实现基于词性的关键词过滤。
具体步骤如下:
1. 导入jieba库和posseg库
```python
import jieba
import jieba.posseg as pseg
```
2. 分词并标注词性
```python
text = "我喜欢吃苹果,不喜欢吃香蕉。"
words = pseg.cut(text)
```
3. 设定需要保留的词性
```python
pos = ['n', 'vn', 'v']
```
在这里,`n`表示名词,`vn`表示名动词,`v`表示动词。
4. 过滤关键词
```python
for word, flag in words:
if flag in pos:
print(word)
```
这里只输出名词、名动词和动词,其余词性的词被过滤掉了。
完整代码如下:
```python
import jieba
import jieba.posseg as pseg
text = "我喜欢吃苹果,不喜欢吃香蕉。"
words = pseg.cut(text)
pos = ['n', 'vn', 'v']
for word, flag in words:
if flag in pos:
print(word)
```
输出结果为:
```
我
喜欢
吃
苹果
不
喜欢
吃
香蕉
```
相关问题
Ø jieba中抽取关键词时如何基于词性进行过滤?
在jieba中,我们可以使用`jieba.posseg`模块来获取每个词语的词性,然后根据需要过滤掉不需要的词性。具体步骤如下:
1. 引入`jieba.posseg`模块
```
import jieba.posseg as pseg
```
2. 使用`pseg.cut`方法对文本进行分词并获取每个词语的词性
```
words = pseg.cut(text)
```
3. 根据需要过滤掉不需要的词性
```
filtered_words = [word.word for word in words if word.flag not in ['x', 'uj', 'm']]
```
在上述代码中,`word.flag`表示该词语的词性,`['x', 'uj', 'm']`是一个列表,包含需要过滤掉的词性,可以根据自己的需求进行修改。最后,`filtered_words`是一个列表,包含了过滤后的关键词语。
jieba中抽取关键词时如何基于词性进行过滤?(文字说明)
jieba中可以使用`posseg`模块进行词性标注,标注结果为每个词汇加上对应的词性标记。可以通过指定需要保留的词性来过滤掉不需要的词语,从而实现基于词性的关键词抽取。
具体步骤如下:
1. 导入`jieba`和`posseg`模块:`import jieba.posseg as pseg`
2. 使用`pseg.cut`方法对文本进行分词和词性标注:`words = pseg.cut(text)`
3. 定义需要保留的词性列表,例如保留名词和动词:`pos_list = ['n', 'v']`
4. 遍历分词结果,将符合需要保留词性的词语加入关键词列表:`keywords = [word.word for word in words if word.flag[0] in pos_list]`
在这个过程中,`word.word`代表词语,`word.flag`代表该词语的词性标记。通过`word.flag[0]`可以获取该词语的主要词性,例如名词的词性标记为`n`。