python对英文文本进行分词停词、大小写处理、词性还原、去除标点符号,最后TF-IDF关键词提取分析获取词频,列出具体代码
时间: 2023-07-10 13:19:27 浏览: 217
基于Python实现分析文本数据的词频
好的,以下是Python对英文文本进行分词、停词、大小写处理、词性还原、去除标点符号、TF-IDF关键词提取分析获取词频的具体代码:
首先,我们需要安装一些必要的库:NLTK, scikit-learn, pandas, numpy。
```python
!pip install nltk scikit-learn pandas numpy
```
然后,我们需要下载一些必要的数据集和模型,以便进行分词、词性还原等操作。
```python
import nltk
# 下载停用词和WordNetLemmatizer
nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')
# 下载punkt模型
nltk.download('punkt')
```
接下来,我们可以写出完整的代码:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.wordnet import WordNetLemmatizer
from nltk.tokenize import word_tokenize
import string
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import pandas as pd
import numpy as np
# 加载停用词和WordNetLemmatizer
stop_words = set(stopwords.words('english'))
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
# 定义文本预处理函数
def preprocess(text):
# 分词
tokens = word_tokenize(text.lower())
# 去除标点符号
tokens = [token for token in tokens if token not in string.punctuation]
# 去除停用词
tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
# 词性还原
tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens]
# 合并成字符串
preprocessed_text = ' '.join(tokens)
return preprocessed_text
# 定义TF-IDF关键词提取函数
def extract_keywords(text, n_keywords=10):
# 初始化TF-IDF向量化器
vectorizer = TfidfVectorizer()
# 向量化文本
X = vectorizer.fit_transform(text)
# 获取特征名列表
feature_names = vectorizer.get_feature_names()
# 计算TF-IDF值
tfidf = np.asarray(X.mean(axis=0)).ravel()
# 排序,获取前n个关键词的索引
top_keywords_idx = tfidf.argsort()[-n_keywords:][::-1]
# 获取前n个关键词
top_keywords = [feature_names[i] for i in top_keywords_idx]
return top_keywords
# 读取文本文件
with open('text.txt', 'r') as f:
text = f.read()
# 预处理文本
preprocessed_text = preprocess(text)
# 提取关键词
keywords = extract_keywords([preprocessed_text])[0]
# 输出关键词列表
print(keywords)
```
这段代码可以对文本进行分词、停词、大小写处理、词性还原、去除标点符号,并使用TF-IDF关键词提取方法提取关键词。你可以将你的文本文件命名为`text.txt`并保存在代码所在的目录中,然后运行这段代码,就可以得到关键词列表。
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