关键词抽取python

关键词抽取是一种用于从文本中提取出最具代表性的关键词的方法。在Python中，有多种方法可以实现关键词抽取，其中包括TF-IDF、TextRank和Word2Vec词向量聚类等方法。

TF-IDF是一种常用的关键词抽取方法，它通过计算词频-逆文档频率（TF-IDF）值来评估一个词在文本中的重要程度。TF-IDF的计算公式是根据词频和文档频率之间的关系来得出的。

TextRank是一种基于图的排序算法，它通过将文本中的词作为节点，根据词之间的共现关系构建图，并通过迭代计算节点的重要性得到关键词。TextRank算法可以将文本中的重要信息进行抽取和排序，从而得到关键词。

而Word2Vec词向量聚类是一种将单词表示为向量的方法。通过训练一个word2vec模型，我们可以将每个词映射为一个向量表示，然后可以使用向量之间的相似度来确定关键词。

在Python中，有多个库可以实现关键词抽取，其中比较常用的是jieba库。jieba库提供了一个简单易用的接口，可以方便地实现关键词抽取。你可以使用jieba库的tfidf函数来进行关键词抽取，通过调整函数的参数，可以实现不同的筛选和返回方式。

总结起来，关键词抽取是一种从文本中提取出最具代表性的关键词的方法，Python中可以使用TF-IDF、TextRank和Word2Vec词向量聚类等方法实现关键词抽取。其中，jieba库是一个常用的工具库，可以方便地实现关键词抽取。你可以通过调用jieba库的tfidf函数来进行关键词抽取，并通过调整参数来实现不同的需求。

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利用LDA主题模型、Word2Vec词向量模型与TextRank相融合的关键词抽取算法，提取文本中的关键词的python代码

以下是利用LDA主题模型、Word2Vec词向量模型与TextRank相融合的关键词抽取算法，提取文本中的关键词的Python代码示例：

import jieba
import gensim
from gensim import corpora, models
import numpy as np
from textrank4zh import TextRank4Keyword


# 加载停用词表
stopwords = [line.strip() for line in open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8').readlines()]

# 加载语料库
corpus = corpora.TextCorpus('corpus.txt')

# 构建词袋模型
dictionary = corpora.Dictionary(corpus)
corpus_bow = [dictionary.doc2bow(text) for text in corpus]

# 训练LDA主题模型
lda = models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus_bow, id2word=dictionary, num_topics=10)

# 计算文本主题分布
doc_lda = lda[corpus_bow]

# 生成文本关键词
keywords = []
for i, doc in enumerate(doc_lda):
    topic = sorted(doc, key=lambda x: x[1], reverse=True)[0][0]
    keywords.append(lda.show_topic(topic)[0][0])

# 加载Word2Vec模型
word2vec = gensim.models.Word2Vec.load('word2vec.model')

# 计算文本关键词的词向量
vectors = []
for word in keywords:
    if word in word2vec.wv.vocab:
        vectors.append(word2vec[word])
vectors = np.array(vectors)

# 计算文本关键词的中心向量
center_vector = np.mean(vectors, axis=0)

# 计算文本关键词与中心向量的余弦相似度
similarity = []
for word in keywords:
    if word in word2vec.wv.vocab:
        similarity.append(word2vec.similarity(word, center_vector))
similarity = np.array(similarity)

# 根据余弦相似度排序，取出排名前10的关键词
index = np.argsort(similarity)[::-1][:10]
keywords = [keywords[i] for i in index]

# 使用TextRank4Keyword提取文本关键词
tr4w = TextRank4Keyword()
tr4w.analyze(text=''.join(corpus))
tr_keywords = tr4w.get_keywords(num=10, word_min_len=2)

# 将LDA和Word2Vec提取的关键词与TextRank提取的关键词合并
keywords += tr_keywords

# 去除停用词
keywords = [word for word in keywords if word not in stopwords]

print(keywords)

需要注意的是，上述代码中需要加载语料库、停用词表和Word2Vec模型。另外，使用TextRank4Keyword需要安装该模块，可以通过`pip install textrank4zh`命令进行安装。

利用LDA主题模型、Word2Vec词向量模型与TextRank相融合的关键词抽取算法获取火锅店用户评价文本中的关键词的python代码

以下是一个示例代码，展示如何利用LDA主题模型、Word2Vec词向量模型与TextRank相融合的关键词抽取算法获取火锅店用户评价文本中的关键词。

import jieba
import gensim
from gensim.models import LdaModel
from gensim import corpora
from textrank4zh import TextRank4Keyword

# 加载停用词表
stopwords = []
with open('stopwords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        stopwords.append(line.strip())

# 加载LDA模型
lda_model = LdaModel.load('lda_model.model')

# 加载Word2Vec模型
w2v_model = gensim.models.Word2Vec.load('w2v_model.model')

# 加载TextRank模型
tr4kw = TextRank4Keyword()

# 处理文本
text = '这家火锅店的羊肉很好吃，服务也不错，环境很舒适。但是价格有点贵，希望能优惠一下。'

# 分词
seg_list = jieba.cut(text)

# 过滤停用词
seg_list = [word for word in seg_list if word not in stopwords]

# 获取关键词
keywords = []

# 利用LDA模型获取关键词
bow = lda_model.id2word.doc2bow(seg_list)
topic_list = lda_model.get_document_topics(bow)
for topic in topic_list:
    topic_words = lda_model.show_topic(topic[0])
    for word in topic_words:
        keywords.append(word[0])

# 利用Word2Vec模型获取关键词
for word in seg_list:
    try:
        similar_words = w2v_model.wv.most_similar(word, topn=3)
        for similar_word in similar_words:
            keywords.append(similar_word[0])
    except KeyError:
        pass

# 利用TextRank模型获取关键词
tr4kw.analyze(text, lower=True, window=2)
keywords += tr4kw.get_keywords(10, word_min_len=2)

# 去重
keywords = list(set(keywords))

print(keywords)

这个示例代码中，我们首先加载了停用词表、LDA模型、Word2Vec模型和TextRank模型。然后，我们对输入的文本进行分词，并过滤掉停用词。接着，我们利用LDA模型、Word2Vec模型和TextRank模型分别获取关键词，并将它们合并起来去重。最后，我们打印出获取到的关键词。