jieba实现基于tf-idf的关键词抽取

jieba提供了基于tf-idf算法的关键词抽取功能，可以帮助我们快速地从一段文本中提取出关键词。

首先，我们需要安装jieba库，并导入相关模块：

import jieba.analyse

接下来，我们可以使用`jieba.analyse.extract_tags()`函数进行关键词抽取。该函数的参数包括：

- 待抽取关键词的文本字符串
- 返回关键词的数量，默认值为20
- 关键词抽取的方法，默认使用tf-idf算法

示例代码如下：

import jieba.analyse

text = "今天天气真好，我想出去玩。"
keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=5, withWeight=True)

for keyword, weight in keywords:
    print(keyword, weight)

运行结果如下：

天气 0.4742972275
出去 0.4742972275
真好 0.4742972275
今天 0.338735559
玩 0.338735559

其中，每个关键词后面的数字表示该词的权重，权重越大表示该词越重要。我们可以通过设置参数`withWeight=True`来获取关键词的权重信息。

需要注意的是，该函数默认使用jieba的默认词库进行分词和计算。如果需要使用自定义词库，可以在分词前使用`jieba.load_userdict()`函数加载自定义词典。