import jieba.analyse

`jieba.analyse`是一个Python中常用的中文文本分析工具，它提供了一些用于关键词提取和文本摘要的功能。您可以使用`jieba.analyse`来处理中文文本并提取关键词。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用`jieba.analyse`进行关键词提取：

import jieba.analyse

# 待处理的中文文本
text = "今天天气很好，我去公园散步。"

# 使用 jieba.analyse.extract_tags 提取关键词
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text)
print(keywords)

在上述代码中，我们首先导入了`jieba.analyse`模块。然后，我们定义了一个中文文本字符串`text`。接下来，我们使用`jieba.analyse.extract_tags`函数提取关键词，将结果存储在`keywords`变量中。最后，我们打印出提取到的关键词。

通过调用`jieba.analyse.extract_tags`函数，您可以根据TF-IDF算法从文本中提取关键词。还可以设置其他参数来调整提取关键词的方式。

请注意，在使用`jieba.analyse`之前，您需要先安装并导入jieba库。您可以通过运行以下命令来安装jieba库：

pip install jieba

希望这能帮助到您！如果您还有其他问题，请随时提问。

相关问题

jieba.analyse怎么安装

jieba.analyse是jieba库的一个子模块，安装jieba库后即可使用。安装jieba库有多种方法，以下是其中两种常用的方法：
1.使用pip安装：在命令行中输入`pip install jieba`或者`pip3 install jieba`即可自动安装。
2.手动安装：可以从jieba的官方网站（https://github.com/fxsjy/jieba）下载源代码，解压后在命令行中进入解压后的文件夹，然后输入`python setup.py install`即可手动安装。

需要注意的是，jieba.analyse是jieba库的一个子模块，使用时需要先导入jieba库，然后再导入jieba.analyse模块。例如：

import jieba
import jieba.analyse

jieba.analyse，TF/IDF

`jieba.analyse`模块提供了一些用于关键词提取和摘要提取的功能。其中，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）是一种常用的关键词提取算法。

下面是使用`jieba.analyse`模块进行TF-IDF关键词提取的示例代码：

import jieba.analyse

text = "待提取关键词的文本"

# 使用TF-IDF算法进行关键词提取
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=False)

print(keywords)

以上代码中，`text`变量是待提取关键词的文本。`jieba.analyse.extract_tags()`函数用于对文本进行关键词提取，其中的参数`topK`表示提取的关键词数量（这里设置为10），`withWeight`表示是否返回关键词的权重，默认为False，即不返回权重。

运行代码后，将会输出提取得到的关键词列表。

除了TF-IDF算法外，`jieba.analyse`模块还提供了其他关键词提取算法，如TextRank算法、基于新闻语料库的关键词提取等。你可以根据需要选择适合的方法进行关键词提取。